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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于内嵌物理信息神经网络的结构振动噪声反演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：CN116090526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310069902.X，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权一种基于内嵌物理信息神经网络的结构振动噪声反演方法是由宋晓东;周华伦设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于内嵌物理信息神经网络的结构振动噪声反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于内嵌物理信息神经网络的结构振动噪声反演方法，具体如下：首先根据结构振动所产生的噪声分布情况，对振动噪声进行采集，获得振动噪声在空间中的分布情况；根据结构振动噪声的传播特性，使用线声源声波的物理控制方程对振动噪声的传播进行描述，并结合初始条件、边界条件得到结构振动的偏微分方程表达形式；通过神经网络逼近偏微分方程的真实解，通过自动微分技术构建损失函数，建立内嵌物理信息的神经网络；将实测结构振动噪声作为训练数据对神经网络进行训练，优化网络参数，降低损失函数值，使用神经网络反演声场分布情况，通过实测数据得到整个声场的分布情况。

本发明授权一种基于内嵌物理信息神经网络的结构振动噪声反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于内嵌物理信息神经网络的结构振动噪声反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据结构振动所产生的噪声分布情况，对振动噪声进行采集，所要采集的内容包括测点位置、测量时间以及测点声压数据，根据所测量的数据构造神经网络的训练数据，测点时间、位置坐标为训练数据特征，声压为训练数据标签； 2根据结构振动产生噪声的传播特性，利用测量数据，将振动结构产生的噪声视为线声源声波得到相应的声波方程；结合声波方程和初始条件、边界条件得到结构振动产生噪声的偏微分方程表达形式，对于振动噪声问题，采样空间内部的数据应满足偏微分方程，采样空间边界的数据应满足初始条件和边界条件； 3建立神经网络，构造神经网络损失函数，通过自动微分技术，对神经网络前向传播结果进行微分计算，求出偏微分方程残差和初始条件、边界条件误差，以此构建神经网络的损失函数，通过损失函数，约束神经网络在训练过程中的行为，以此得到内嵌物理信息神经网络； 4使用步骤1中的数据对内嵌物理信息的神经网络进行训练，训练过程中使用Adams优化方法对神经网络训练参数进行优化，使得神经网络的输出与步骤2中构造的偏微分方程的真实解的误差在预设范围内，训练完成后，输入时间以及坐标即可得到相应的声压值，实现对步骤1中所测量的结构的振动噪声的反演； 步骤2中，得到相应的线声源声波的偏微分方程如下： 式中，x为测点的位置坐标，t为测量时间，ux,t为在坐标x和时间t条件下的声压，c0为声速，Ω为采样空间内部区域； 声波方程的解ux,t即为结构振动产生的声压值，以上述偏微分方程作为结构的振动噪声控制方程，即物理控制方程；并根据结构的初始条件、边界条件得到如下表达式： 式中，B[ux,t,x,t]为振动结构的初始条件和边界条件表达函数，为采样空间边界区域。

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