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龙图腾网获悉东北大学;杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于神经势场模型结合物理约束的体系仿真建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120724879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511254530.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经势场模型结合物理约束的体系仿真建模方法是由彭玉怀;王晨路;张桐瑶;刘志文;王静;栗媛;胡建刚设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经势场模型结合物理约束的体系仿真建模方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经势场模型结合物理约束的体系仿真建模方法，属于体系仿真技术领域。基于深度神经网络结合势场方法构建结构化神经势场模型，包括：通过位置编码技术将查询点的时空坐标的低维输入坐标映射到高维特征空间，获得查询点的坐标编码向量；对查询点的坐标编码向量进行局部特征提取生成查询点的局部特征，进一步进行全局信息聚合获得深度融合特征；将深度融合特征映射为表征待仿真体系不同属性的基础潜能编码；拼接不同属性的基础潜能编码获得结构化潜能编码；利用训练后的结构化神经势场模型接收待仿真体系数据，输出待仿真体系的结构化潜能编码实现体系仿真。采用单一且连续的参数化函数表征体系内要素提高体系仿真的保真度。

本发明授权一种基于神经势场模型结合物理约束的体系仿真建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经势场模型结合物理约束的体系仿真建模方法，其特征在于，包括： 基于深度神经网络结合势场方法构建结构化神经势场模型； 训练所述结构化神经势场模型；利用训练后的结构化神经势场模型接收六轴工业机器人及其末端夹爪的CAD模型和材料属性数据，输出所述夹爪的结构化潜能编码； 利用所述所述夹爪的结构化潜能编码实现所述夹爪的体系仿真； 基于结构化潜能编码构建强化学习框架；以优化目标作为奖励函数，通过所述强化学习框架获得优化后的结构化潜能编码；优化后的结构化潜能编码作为所述夹爪的要素配置方案； 所述结构化神经势场模型，包括： 通过位置编码技术将查询点的时空坐标的低维输入坐标映射到高维特征空间，获得查询点的坐标编码向量； 对所述查询点的坐标编码向量进行局部特征提取生成查询点的局部特征； 对各查询点的局部特征进行全局信息聚合获得深度融合特征； 将深度融合特征映射为表征夹爪不同属性的基础潜能编码； 拼接不同属性的基础潜能编码获得结构化潜能编码，包括：决定夹爪三维几何的向量表示、决定夹爪各部分使用的外观的向量、表征物理属性潜能编码以及决定机器人搬运车门时的运动策略的向量表示； 训练所述结构化神经势场模型，包括： 采用信息最大化生成对抗网络对所述结构化神经势场模型进行自监督学习训练； 以物理定律为约束结合结构化真值数据训练所述结构化神经势场模型： 通过物理信息损失将物理定律作为硬约束，结合结构化真值数据监督损失项构建复合损失函数；以最小化复合损失函数为优化目标进行所述结构化神经势场模型训练；所述复合损失函数： 其中，为物理信息损失，为结构化真值数据监督损失项；表示结构化真值数据监督损失项权重和表示物理信息损失权重，均为正值超参数。

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