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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于物理信息神经网络的复合材料热化学烧蚀计算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：CN120977457B 。

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：202511491942.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于物理信息神经网络的复合材料热化学烧蚀计算方法是由梁军;尚童;葛敬冉;赵瑞;杨晶;郭希诚设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的复合材料热化学烧蚀计算方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于物理信息神经网络的复合材料热化学烧蚀计算方法，涉及宏观热化学烧蚀预测技术领域；该方法包括：构建碳‑碳复合材料宏观热化学烧蚀反应方程；构建碳‑碳复合材料热化学烧蚀热传导方程；构建物理信息神经网络模型；构建碳‑碳复合材料宏观几何模型；训练物理信息神经网络模型；将待检测宏观热化学烧蚀碳‑碳复合材料输入所述训练后的物理信息神经网络模型，获得碳‑碳复合材料宏观热化学烧蚀行为预测结果；本申请的方法，通过将热传导物理定律嵌入神经网络，实现数据驱动与物理约束的深度融合，实现复合材料热化学烧蚀的快速、高精度预测，具有巨大的应用前景。

本发明授权基于物理信息神经网络的复合材料热化学烧蚀计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的复合材料热化学烧蚀计算方法，其特征在于，包括： 构建碳-碳复合材料宏观热化学烧蚀反应方程； 基于所述宏观热化学烧蚀反应方程，构建碳-碳复合材料热化学烧蚀热传导方程； 基于所述宏观热化学烧蚀反应方程和热化学烧蚀热传导方程，采用均方误差方法构造损失函数，构建物理信息神经网络模型； 构建碳-碳复合材料宏观几何模型； 将所述碳-碳复合材料宏观几何模型输入所述物理信息神经网络模型进行迭代训练，获得训练后的物理信息神经网络模型； 将待检测宏观热化学烧蚀碳-碳复合材料输入所述训练后的物理信息神经网络模型，获得碳-碳复合材料宏观热化学烧蚀行为预测结果； 基于所述宏观热化学烧蚀反应方程和热化学烧蚀热传导方程，采用均方误差方法构造损失函数，构建物理信息神经网络模型；包括： 基于得到的宏观热化学烧蚀反应方程和热化学烧蚀热传导方程，采用均方误差方法构造损失函数，建立一个输入为空间坐标和时间，输出为碳-碳复合材料热化学烧蚀行为各个时刻温度场的物理信息神经网络模型，利用物理信息神经网络模型预测碳-碳复合材料烧蚀行为不同时刻的温度场； 基于得到的宏观热化学烧蚀反应方程和热化学烧蚀热传导方程，采用均方误差方法构造损失函数，所述建立一个输入为空间坐标和时间，输出为碳-碳复合材料热化学烧蚀行为各个时刻温度场的物理信息神经网络模型，利用物理信息神经网络模型预测碳-碳复合材料烧蚀行为不同时刻的温度场；具体为： 将空间坐标和时间作为输入，通过全连接层，所述全连接层中的每个神经元都与上一层的所有神经元连接，每个连接都对应一个权重参数，每个神经元对应一个偏置参数，将得到的权重参数与偏置参数代入物理信息神经网络中，则具体的计算公式为： 其中，f是激活函数；w和b是物理信息神经网络模型待优化的未知参数，分别为物理信息神经网络的权值与偏置值，n为物理信息神经网络的参数； 利用自动微分技术计算热传导方程和边界条件中的求导项； 根据所述求导项，采用均方误差构建物理信息神经网络的损失函数；所述损失函数包括热传导方程残差、边界条件残差和初始条件残差，得到输出为碳-碳复合材料热化学烧蚀行为各个时刻温度场的物理信息神经网络模型。

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