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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种动态海缆响应极值预测方法和设备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：CN120892993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511107871.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种动态海缆响应极值预测方法和设备是由高洋洋;王凯明;王立忠设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态海缆响应极值预测方法和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合物理机理与动态时序特性的动态海缆响应极值预测方法和设备，通过物理信息神经网络深度融合动态海缆控制方程与数据驱动训练，将动态海缆的力学机理转化为残差约束项，解决纯数据驱动方法泛化性差的缺陷；通过LSTM时序预测模型提取浮体六自由度运动的幅值特征，将长时序动态耦合效应压缩为物理可解释特征；设计结构类型判断模块，无需重构模型即可覆盖两类主流海缆结构，大幅增强工程适用性；采用时变权重策略动态平衡数据拟合损失、物理残差损失与运动预测损失，加速收敛同时保障预测结果符合物理规律；通过实时输出关键节点响应极值及运动幅值特征，为海上风电提供动态海缆强度失效预警，极大减少海上风电的运维成本。

本发明授权一种动态海缆响应极值预测方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种融合物理机理与动态时序特性的动态海缆响应极值预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多工况训练集，所述多工况训练集中包括作为模型输入的海况参数向量和浮体六自由度位移时序数据，以及作为模型输出的动态海缆关键节点的响应极值和运动幅值特征； 构建LSTM时序预测模型，输入为浮体六自由度位移时序数据，输出为运动幅值特征； 构建物理信息神经网络，输入为海况参数向量，输出为响应极值，并根据浮筒数量参数动态选择是否输出几何参数； 构建结构类型判断模块，根据实时接收的浮筒数量参数选择对应的物理残差计算路径，并基于物理信息神经网络的输出项计算物理残差； 构建融合数据拟合损失、物理残差损失和运动预测损失的复合损失函数，采用时变权重系数动态平衡三项损失；所述数据拟合损失表示物理信息神经网络输出的响应极值预测值与仿真值的均方误差； 通过反向传播计算复合损失函数对网络权重的梯度，采用梯度下降法更新网络权重直至收敛； 将实时海况参数和浮体运动时序数据输入训练完成的融合网络中，输出动态海缆关键节点响应极值及运动幅值特征预测结果。

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