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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于多重傅里叶特征化PINN的海底管道涡激振动分析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：CN119415868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411446597.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多重傅里叶特征化PINN的海底管道涡激振动分析方法是由张挺;詹昌洵;鄢锐;杨丁颖;章思茜;徐普设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重傅里叶特征化PINN的海底管道涡激振动分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多重傅里叶特征化PINN的海底管道涡激振动分析方法，包括：构建物理信息神经网络，根据海底管道涡激振动模型确定初始条件、边界条件、偏微分方程PDEs三者的损失函数，并加入锚点对网络进行修正，以提升其拟合能力；采用傅里叶变换技术，精确识别振动的关键频率及其频率取值，引入傅里叶映射函数，构建多重傅里叶映射网络对振动信号进行精细化的映射分解与特征提取；根据关键振动频率的数量及其取值，动态调整映射次数与超参数，以克服PINN在处理复杂振动信号时的局限；通过逐点乘法将时空特征整合，输出振动学习结果；本发明提升解析精度，增强处理多种高低频叠加振动的能力，有效解决高频信息学习时的频谱偏差问题。

本发明授权基于多重傅里叶特征化PINN的海底管道涡激振动分析方法在权利要求书中公布了：1.基于多重傅里叶特征化PINN的海底管道涡激振动分析方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、根据海底管道涡激振动模型，确定对应的初始条件、边界条件、偏微分方程三者的损失函数，并通过在网络中加入少量锚点对网络进行修正来提升网络应对海底管道涡激振动方程高阶非线性复杂动态特性的拟合能力，来得到模型对应数据拟合的损失函数； 步骤S2、采用傅里叶变换技术识别振动的关键频率及其频率取值，随后引入多重傅里叶特征映射γ函数构建多重傅里叶映射网络，利用多重傅里叶特征映射函数对振动信号进行精细化的映射分解与特征提取，实现对涡激振动信号的多尺度、多频率映射分解； 步骤S3、根据振动关键频率的数量，动态调整映射次数M，根据映射次数M对网络输入的时空数据进行相应次数的映射分解，将输入数据分解得到空间傅里叶特征映射γξ和时间傅里叶特征映射γτ，以确保对多频振动时空数据的精准分解，有效克服PINN在处理复杂振动信号时的局限； 步骤S4、对PINN的神经正切核进行频域分解，得到不同频率与最优超参数σ的对应关系，根据振动关键频率对应的频率大小，选择对应最优的超参数值σ以调整傅里叶基频向量取值，提升网络对特定频率振动的识别与学习精度，克服PINN在低频区域过早收敛而无法实现全局高精度预测的难题； 步骤S5、将时空映射结果分别输入相同的全连接神经网络独立迭代学习，分别得到空间输出和时间输出最后通过逐点乘法将空间与时间特征有效整合，输出振动学习结果； 步骤S1中，采用两端简支海底输流管道涡激振动模型，设管道悬跨长度为L，管外径为D，管内径为Di，x轴为沿管长方向的中轴线，y轴为管道顺流向位移，z轴为管道横流向位移，其挠度为w；不考虑轴向拉力、重力及浮力的影响，则其海底输流管道涡激振动方程表述为： 式中：E为管道的弹性模量，I为管道的横截面惯性矩，P为管道内部压强，Af为管内流体横截面积，mf，mp和ma分别为单位长度管内流体的质量，管道的质量以及洋流的附加质量，rs和rf分别为管道结构阻尼和洋流附加阻尼，U为内流流速，V为外部洋流流速，CL0为结构静止时的涡激升力系数，ρe为洋流密度，q为尾流振子，ε为尾流振子系数，Ωf为涡脱频率，α为无量纲尺度系数； 将公式一方程无量纲化以便于计算，得到海底输流管道无量纲涡激振动方程： 对应管道初始条件的表达式为： 边界条件表达式为： 引入海底管道涡激振动偏微分方程的残差网络PDEx,t；u,v,q，即

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