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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于图神经网络的船舶结构应变场反演方法及系统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：CN121723874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610170323.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于图神经网络的船舶结构应变场反演方法及系统是由郑英;张磊;周维新;刘敬喜;冯雅楠设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的船舶结构应变场反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于船舶应变场反演领域，并具体公开了一种基于图神经网络的船舶结构应变场反演方法及系统，其包括：以全船结构有限元计算结果为原始数据，基于图神经网络，通过引入多信息注意力机制，设计复合目标函数，引导模型学习应变传播规律；基于多工况仿真数据迭代优化参数，建立船舶全域应变场反演模型，实现稀疏观测下的高精度重构。本发明通过智能算法建立船舶局部应变点与应变场的联系，可实现由少数应变监测点反演出整个船舶结构应变场的重构，进而可以依据结构力学知识分析船舶结构应变场与应力场状态，为当前船舶结构健康监测应变场反演提供了新方法。

本发明授权一种基于图神经网络的船舶结构应变场反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的船舶结构应变场反演方法，其特征在于，包括： 1模型构建阶段： 基于船舶结构有限元模型，在不同海况下进行有限元仿真，得到节点坐标以及节点应变； 根据船舶关键结构区域的力学敏感性筛选部分节点作为观测节点，剩余节点均为非观测节点； 通过掩码向量mask覆盖非观测节点的节点应变，得到掩码处理后的节点应变X；基于节点坐标pos构建图结构，基于图结构，计算各节点到最近观测节点的最近图上距离dist； 将节点坐标pos、节点应变X、掩码向量mask以及最近图上距离dist拼接，形成节点特征F； 基于节点特征F和图结构对图神经网络进行训练，对节点特征进行迭代更新，实现应变信息从观测节点到非观测节点的传播，并根据非观测节点特征预测值与实际值的偏差更新图神经网络参数；训练好的图神经网络即为船舶应变特征反演模型； 对图神经网络进行训练，包括： 将所有节点特征嵌入图结构节点中，并映射到隐藏空间得到节点映射特征；按照图结构表征的节点近邻关系将节点划分为目标节点和邻居节点；基于注意力机制加权聚合邻居节点的映射特征，将聚合后的邻居节点映射特征与目标节点映射特征融合，得到新目标节点映射特征；节点映射特征多层聚合后，映射回原始特征空间，得到节点特征预测值； 基于多信息边权注意力机制加权聚合邻居节点的映射特征，具体为，对于目标节点i，其聚合后的邻居节点映射特征如下： 其中，为目标节点i的邻居节点数量；、分别为目标节点i第k个邻居节点的节点映射特征以及对应的注意力分数；节点的注意力分数计算式为： 其中，为经过softmax归一化之后的节点注意力分数，、、分别为节点的坐标注意力、距离注意力以及融合注意力分数；表示非线性激活函数，表示门控融合机制；、分别为图神经网络的坐标和距离变换的映射矩阵，、分别为图神经网络的坐标和距离映射偏置；、分别为目标节点、邻居节点的坐标，、分别为目标节点、邻居节点的最近图上距离； 2模型应用阶段： 以船舶传感器所在节点作为观测节点，获取观测节点应变；基于观测节点应变以及所有节点坐标，形成节点特征；将节点特征输入船舶应变特征反演模型，输出所有节点特征，得到全船结构应变场。

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