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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解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：CN120806029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511315975.8，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解方法是由张伟伟;曹文博设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解方法，涉及应用数学和计算物理技术领域，该方法为利用网格生成工具，生成目标计算区域或外形的计算网格；基于生成的计算网格，对深度坐标变换网络进行训练，得到训练好的深度坐标变换网络；将训练好的深度坐标变换网络作为预处理模块，嵌入神经网络求解器中，得到嵌入后的神经网络求解器；利用嵌入后的神经网络求解器，对偏微分方程进行求解，得到求解增强结果，完成神经网络偏微分方程的求解增强。本发明解决了处理复杂几何结构和多尺度流动特征时的局部建模表达能力不足的问题。

本发明授权深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解方法在权利要求书中公布了：1.一种深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解方法，其特征在于，包括： S1：利用网格生成工具，生成目标计算区域或外形的计算网格；包括：采用专业网格生成工具，构建三种不同类型的网格，所用网格分别为一套结构化网格和两套非结构化网格，在翼型前缘、后缘以及边界层区域进行了加密处理； S2：基于生成的计算网格，对深度坐标变换网络进行训练，得到训练好的深度坐标变换网络； 所述深度坐标变换网络训练的损失函数的表达式为： ； ； ； ； 其中，表示损失函数结果，、和表示平衡每个约束影响的可调超参数，表示边长损失，表示各向同性损失，表示正则化损失，表示边的数量，表示计算空间中第i条边的长度，表示网格的目标边长，表示从每个面元素的单元中心到其顶点的线单元总数，表示计算空间中第j个线单元的长度，表示第j个线单元的目标长度，表示四边形网格，表示三角形网格，表示面单元的数量，表示计算空间中第m个面单元的面单元中心的坐标，表示第m个面单元的顶点数，表示计算空间中第m个面单元的第0个顶点的坐标，表示向量的平方和； S3：将训练好的深度坐标变换网络作为预处理模块，嵌入神经网络求解器中，得到嵌入后的神经网络求解器； S4：利用嵌入后的神经网络求解器，对偏微分方程进行求解，得到求解增强结果，完成神经网络偏微分方程的求解增强。

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