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公开(公告)号：CN119692252B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510198855.8
申请日：2025-02-24
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 中国船舶科学研究中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于流体速度压力场推演技术领域，公开了一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统。该方法利用计算流体动力学方法得到训练所需流场信息数据集；构建KAN网络；构建基于KAN和PINN融合网络；将构建好的训练集用于构建好的基于KAN和PINN融合网络的训练，并利用验证集进行验证，最终获得流场推演结果。本发明通过建立神经网络数据集、构建KAN型神经网络结构并利用流体相关的物理方程约束神经网络，从而实时预测流场中速度和压力的值，使得船舶行驶过程中能够实时预测周围流场状况，也使得针对特定流体域可进行速度压力场推演。
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公开(公告)号：CN119623306A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152216.8
申请日：2025-02-12
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及船舶摇荡运动智能预报领域，提出了一种基于物理信息神经网络的船舶摇荡运动预报方法，采用流体力学模拟真实波浪中船舶的垂荡运动，收集船舶在波浪中运动时的摇荡运动数据；构建物理信息神经网络模型，对物理信息神经网络模型进行初始化并完成数据的预处理；将得到的运动数据构建波浪激励力函数，将波浪激励力函数融入物理信息神经网络模型，训练该物理信息神经网络模型；将实时运动数据输入训练好的物理信息神经网络模型，预测船舶的垂荡位移和纵摇角。
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公开(公告)号：CN119476058A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510058942.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于海洋工程技术领域，公开了基于残差连接神经网络的立柱结构响应预报方法及系统。本发明结合了物理信息神经网络（PINN）与Kolmogorov‑Arnold（KAN）定理，通过多层非线性映射框架和残差连接优化，显著提升了预测模型的精度和计算效率。本发明通过引入物理方程约束损失和环境参数输入，模型能够更精确地模拟极端海洋环境中的动态响应特性，有效解决了传统方法在非线性因素处理与实时计算中的局限性。实验表明，本发明在准确性、泛化能力及计算效率方面具有显著优势，为海洋平台结构设计及运行状态监测提供了可靠、高效的技术支持，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119429043A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510032255.4
申请日：2025-01-09
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Inventor： 韩凤磊 , 张林鑫 , 赵望源 , 冯可 , 秦艺锟 , 姚嘉琪 , 彭潇 , 周泽宇 , 林琪 , 余家齐 , 苏亮 , 岳文博 , 陈洪亮 , 吴禹良 , 刘相伯 , 霍文华 , 姜帆
Abstract: 本发明公开了一种可搭载无人机的水下机器人，涉及潜水器领域，包括主体，在主体的两端均设置有螺旋桨组，每组所述螺旋桨组包括两个第一螺旋桨，两个第一螺旋桨的朝向不同，在主体的侧边设置有两组无人机舱，两组无人机舱对称设置在主体的两侧，且均设置在两组螺旋桨组之间，无人机舱包括容纳舱、下压机构和加固机构；本发明设置容纳舱，以及在容纳舱的侧边设置下压机构和加固机构，可在第一舵机的作用下控制压板转动，进而使压板覆盖容纳舱的顶部，同时挤压密封圈，进而密封容纳舱，为无人机的密封存放提供支撑，同时，可在第二舵机的作用下使抵板抵压压板的边缘，加固压板与容纳舱密封连接。
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公开(公告)号：CN119611661B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510167792.X
申请日：2025-02-17
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Inventor： 韩凤磊 , 高兰棋 , 杜雨璁 , 汪春辉 , 赵望源 , 夏力扬 , 林永亮 , 冯可一 , 黄屹 , 彭潇 , 周泽宇 , 林琪 , 霍文华 , 余家齐 , 苏亮 , 岳文博 , 陈洪亮 , 吴禹良 , 姜帆
Abstract: 一种基于化学能热融冰的水下穿冰浮标，涉及水下破冰技术领域，包括：融冰反应段舱体、核心控制段舱体、气囊、配重段和外壳；核心控制段舱体包括气体释放装置，所述配重段包括发泡固体浮力材料；延伸阶段时，气体释放装置给所述气囊充气，气囊膨胀后将所述发泡固体浮力材料挤出外壳，浮标姿态调整为整体竖直状态；融冰反应段舱体包括水球、针、生石灰包和PCB控制板，外壳包括头部外壳；启动融冰反应时，所述PCB控制板控制针扎破水球，与生石灰包中的生石灰发生放热反应，产生的水蒸气进入所述头部外壳，加热所述头部外壳，水蒸气通过头部外壳表面的孔逸出后与冰接触，实现融冰穿冰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119429043B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510032255.4
申请日：2025-01-09
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Inventor： 韩凤磊 , 张林鑫 , 赵望源 , 冯可 , 秦艺锟 , 姚嘉琪 , 彭潇 , 周泽宇 , 林琪 , 余家齐 , 苏亮 , 岳文博 , 陈洪亮 , 吴禹良 , 刘相伯 , 霍文华 , 姜帆
Abstract: 本发明公开了一种可搭载无人机的水下机器人，涉及潜水器领域，包括主体，在主体的两端均设置有螺旋桨组，每组所述螺旋桨组包括两个第一螺旋桨，两个第一螺旋桨的朝向不同，在主体的侧边设置有两组无人机舱，两组无人机舱对称设置在主体的两侧，且均设置在两组螺旋桨组之间，无人机舱包括容纳舱、下压机构和加固机构；本发明设置容纳舱，以及在容纳舱的侧边设置下压机构和加固机构，可在第一舵机的作用下控制压板转动，进而使压板覆盖容纳舱的顶部，同时挤压密封圈，进而密封容纳舱，为无人机的密封存放提供支撑，同时，可在第二舵机的作用下使抵板抵压压板的边缘，加固压板与容纳舱密封连接。
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公开(公告)号：CN119611661A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510167792.X
申请日：2025-02-17
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Inventor： 韩凤磊 , 高兰棋 , 杜雨璁 , 汪春辉 , 赵望源 , 夏力扬 , 林永亮 , 冯可一 , 黄屹 , 彭潇 , 周泽宇 , 林琪 , 霍文华 , 余家齐 , 苏亮 , 岳文博 , 陈洪亮 , 吴禹良 , 姜帆
Abstract: 一种基于化学能热融冰的水下穿冰浮标，涉及水下破冰技术领域，包括：融冰反应段舱体、核心控制段舱体、气囊、配重段和外壳；核心控制段舱体包括气体释放装置，所述配重段包括发泡固体浮力材料；延伸阶段时，气体释放装置给所述气囊充气，气囊膨胀后将所述发泡固体浮力材料挤出外壳，浮标姿态调整为整体竖直状态；融冰反应段舱体包括水球、针、生石灰包和PCB控制板，外壳包括头部外壳；启动融冰反应时，所述PCB控制板控制针扎破水球，与生石灰包中的生石灰发生放热反应，产生的水蒸气进入所述头部外壳，加热所述头部外壳，水蒸气通过头部外壳表面的孔逸出后与冰接触，实现融冰穿冰。
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公开(公告)号：CN119476058B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510058942.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于海洋工程技术领域，公开了基于残差连接神经网络的立柱结构响应预报方法及系统。本发明结合了物理信息神经网络（PINN）与Kolmogorov‑Arnold（KAN）定理，通过多层非线性映射框架和残差连接优化，显著提升了预测模型的精度和计算效率。本发明通过引入物理方程约束损失和环境参数输入，模型能够更精确地模拟极端海洋环境中的动态响应特性，有效解决了传统方法在非线性因素处理与实时计算中的局限性。实验表明，本发明在准确性、泛化能力及计算效率方面具有显著优势，为海洋平台结构设计及运行状态监测提供了可靠、高效的技术支持，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119692252A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510198855.8
申请日：2025-02-24
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 中国船舶科学研究中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于流体速度压力场推演技术领域，公开了一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统。该方法利用计算流体动力学方法得到训练所需流场信息数据集；构建KAN网络；构建基于KAN和PINN融合网络；将构建好的训练集用于构建好的基于KAN和PINN融合网络的训练，并利用验证集进行验证，最终获得流场推演结果。本发明通过建立神经网络数据集、构建KAN型神经网络结构并利用流体相关的物理方程约束神经网络，从而实时预测流场中速度和压力的值，使得船舶行驶过程中能够实时预测周围流场状况，也使得针对特定流体域可进行速度压力场推演。
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公开(公告)号：CN119442487A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510024873.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于船舶性能智能预报技术领域，公开了一种基于物理信息神经网络的船舶阻力预报方法及系统。该方法对船舶在静水中的直航运动进行数值模拟，获取直航运动时流域的压力场与速度场、船舶阻力信息；构建形成总数据集，建立训练集、测试集和验证集；建立融合物理知识的PINN神经网络模型；得到基于物理信息的神经网络模型；生成随机森林模型以及进行训练；利用随机森林模型对基于物理信息的神经网络模型进行双向验证，形成船舶阻力预报的网络模型。本发明有效增加了预报结果在物理层面的可靠性，加快了神经网络模型的训练效率，从而提高了预报效率。
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