仿真分析专利申请书

仿真分析专利申请书**申请书一：**

尊敬的专利局领导：

在科技日新月异、创新驱动发展的时代背景下，仿真分析技术作为现代工程设计与研发的重要手段，已广泛应用于航空航天、机械制造、电子信息、生物医药等多个领域。随着我国知识产权保护体系的不断完善，仿真分析专利的申请与授权日益成为衡量技术创新能力和市场竞争力的关键指标。为了进一步提升自身的技术水平，推动仿真分析技术的理论创新与实践应用，我特此向贵局提交仿真分析专利申请书，恳请审查并予以批准。

###一、申请内容

本次申请涉及一项关于“基于机器学习的自适应仿真优化方法及其系统”的专利技术。该技术旨在通过结合机器学习算法与仿真分析技术，实现仿真模型的快速优化与参数自适应调整，从而显著提高仿真效率，降低计算成本，并提升仿真结果的准确性与可靠性。具体而言，本专利技术包括以下核心内容：

1.**自适应仿真优化算法**：基于深度强化学习或遗传算法，构建能够动态调整仿真参数的智能优化模型，实现对复杂系统仿真过程的实时监控与参数优化。

2.**多物理场耦合仿真系统**：整合流体力学、结构力学、热力学等多物理场仿真模块，通过机器学习模型实现不同物理场之间的协同优化，提高多尺度仿真的精度。

3.**仿真结果验证与不确定性分析**：引入贝叶斯优化方法，对仿真结果进行不确定性量化分析，并通过数据驱动的方式验证仿真模型的鲁棒性。

本专利技术适用于航空航天领域的结构强度仿真、电子产品的散热优化、生物医药领域的药物分子对接等场景，具有广泛的应用前景和商业价值。

###二、申请原因

####1.技术创新的意义与价值

仿真分析技术是现代工程设计的重要支撑，但传统仿真方法往往存在计算效率低、参数调整繁琐、结果精度不足等问题。随着计算能力的提升和人工智能技术的发展，机器学习与仿真分析的深度融合为解决上述问题提供了新的思路。本专利技术通过引入机器学习算法，实现了仿真过程的自动化与智能化，不仅能够大幅缩短仿真周期，还能提高仿真结果的可靠性，从而在工程实践中发挥重要作用。

####2.个人对仿真分析技术的认识

作为一名从事计算机辅助工程领域研究的科研人员，我深刻认识到仿真分析技术的重要性。在多年的研究与实践过程中，我积累了丰富的仿真建模与优化经验，并始终关注前沿技术的发展动态。通过深入研究机器学习与仿真分析的结合点，我逐渐形成了基于自适应优化算法的仿真技术方案，并成功应用于多个实际项目中。例如，在XX航空公司的机翼结构优化项目中，本技术将仿真计算时间缩短了60%，同时提高了结构强度预测的精度，获得了客户的高度认可。

####3.专利申请的目的

本次专利申请的目的在于：

-通过知识产权保护，巩固自身在仿真分析技术领域的创新成果，为后续的技术研发提供法律保障。

-推动仿真分析技术的标准化与产业化，促进相关领域的科技进步与产业升级。

-为企业和社会创造更大的经济效益，助力我国从“制造大国”向“制造强国”转型。

###三、决心和要求

####1.个人决心

我深知专利申请是一个严谨且复杂的过程，需要充分的准备和持续的努力。为此，我已组建了一支由算法工程师、仿真专家和知识产权律师组成的团队，共同推进专利申请工作。在接下来的时间里，我将全身心投入，确保专利申请的每一个环节都符合规范，并积极与贵局沟通，提供所有必要的材料与说明。

####2.具体要求

基于本次申请的内容与目标，我提出以下具体要求：

-恳请贵局对本次专利申请进行优先审查，以加快技术成果的转化与应用。

-希望贵局在审查过程中，能够提供专业的指导与建议，帮助我完善技术方案的描述与权利要求的撰写。

-期待与贵局建立长期的合作关系，共同推动仿真分析技术的创新与发展。

###四、落款

此致

敬礼

申请人：XXX（单位盖章）

2023年10月26日

申请书二：

一、申请人基本信息

申请人姓名：张明

性别：男

出生年月：1985年6月15日

身份证号码/p>

住址：北京市海淀区中关村南大街1号

联系电话/p>

电子邮箱：zhangming@

申请领域：计算机科学与技术

研究方向：高性能计算与仿真技术

工作单位：北京航天科技有限公司

职务：高级工程师

单位地址：北京市昌平区航天路10号

邮政编码：100094

二、申请事项

本人张明，作为北京航天科技有限公司的高级工程师，长期从事高性能计算与仿真技术的研究与应用工作。基于在仿真分析领域多年的技术积累和深入研究，本人现特向国家知识产权局提出一项关于“基于多物理场耦合的复杂结构动态响应仿真方法及系统”的发明专利申请。本发明旨在解决现有仿真技术在处理复杂结构多物理场耦合动态响应时存在的效率低、精度差、难以实时模拟等问题，通过引入新型算法与系统架构，显著提升仿真分析的准确性和效率。恳请国家知识产权局对本发明专利申请予以审查，并依法授予专利权。

三、事实与理由

（一）发明内容概述

本发明专利申请的技术名称为“基于多物理场耦合的复杂结构动态响应仿真方法及系统”，主要涉及一种能够同时模拟结构力学、流体力学、热力学等多物理场相互作用的复杂结构动态响应仿真方法及其配套系统。该方法及系统通过优化算法设计、改进求解策略以及构建高效的并行计算架构，实现了对大型复杂结构在动态载荷作用下的多物理场耦合响应进行高精度、高效率的仿真分析。

具体而言，本发明包括以下核心技术要点：

1.多物理场耦合动力学模型构建：基于控制体积法与有限元法的混合数值格式，建立了能够描述结构、流体、热场之间耦合作用的统一动力学模型。该模型通过引入界面耦合项和能量交换项，精确刻画了多物理场在空间分布和时间演化上的相互作用机制。

2.自适应网格细化与动态载荷识别算法：设计了一种基于误差估计的网格自适应细化技术，能够在仿真过程中根据物理场的梯度分布动态调整网格密度，提高计算精度的同时减少计算量。同时，开发了实时动态载荷识别算法，能够从复杂载荷信号中提取关键特征，并将其转化为仿真模型可识别的输入参数。

3.并行化求解与高性能计算优化：针对多物理场耦合仿真计算量大的特点，采用了域分解与消息传递接口(MPI)相结合的并行计算策略，将计算域划分为多个子域并行处理，并通过优化内存访问模式和计算负载平衡，显著提高了计算效率。系统支持在多核CPU和GPU集群上高效运行，满足超大规模复杂结构的仿真需求。

4.虚拟现实可视化交互平台：开发了集成虚拟现实(VR)技术的可视化交互平台，用户可通过VR设备直观观察复杂结构在多物理场耦合作用下的动态响应过程，并能实时调整仿真参数进行交互式分析，增强了仿真结果的可理解性和应用价值。

（二）现有技术的不足

在现有技术中，针对复杂结构多物理场耦合动态响应的仿真分析主要存在以下问题：

1.仿真效率低下：传统的仿真方法往往采用均匀网格和固定时间步长进行计算，对于大型复杂结构而言，计算量巨大，仿真周期长，难以满足实时响应分析的需求。特别是在航空航天、能源动力等工程领域，结构往往具有高度复杂性和不确定性，传统仿真方法难以在合理时间内完成分析。

2.物理场耦合处理精度不足：现有仿真技术大多采用分步耦合或简化耦合模型，未能精确描述各物理场之间的复杂相互作用。例如，在结构-流体-热耦合仿真中，流体冲击引起的结构振动会进一步影响流体流动，而结构温度变化也会改变流体物性参数，这些耦合效应的精确建模对仿真精度要求极高，但现有方法往往采用近似处理，导致仿真结果与实际情况存在较大偏差。

3.系统架构缺乏扩展性：现有仿真系统多针对特定领域进行设计，缺乏通用性和扩展性。当需要处理不同类型的多物理场耦合问题时，往往需要重新开发或大量修改系统代码，开发成本高，难以适应多变的工程需求。此外，现有系统在并行计算优化方面也存在不足，难以充分发挥现代高性能计算平台的能力。

4.结果可视化与交互性差：多数仿真系统提供的是静态的后处理结果，缺乏直观的可视化展示手段。特别是在动态响应分析中，难以直观理解结构随时间变化的复杂行为，不利于工程师对仿真结果进行深入分析和决策。

（三）本发明的创新点与优势

针对现有技术的不足，本发明提出的多物理场耦合复杂结构动态响应仿真方法及系统具有以下创新点和优势：

1.显著提高仿真效率：通过自适应网格细化和动态载荷识别算法，本发明能够在保证精度的前提下大幅减少计算量。同时，优化的并行计算架构能够充分利用现代高性能计算资源，将计算速度提升数倍乃至数十倍，满足实时仿真需求。

2.提升物理场耦合处理精度：本发明建立的统一动力学模型能够精确描述各物理场之间的复杂耦合关系，通过引入高精度数值格式和界面耦合技术，显著提高了多物理场耦合仿真的精度和可靠性。特别是在处理流固耦合、热力耦合等典型多物理场问题时，仿真结果与实验验证结果更为吻合。

3.增强系统通用性与扩展性：本发明设计的系统架构采用模块化设计思想，各物理场耦合模块可独立开发又可灵活组合，支持多种数值方法和求解策略，具有良好的通用性和扩展性。用户可根据实际需求灵活配置系统参数，方便适应不同类型的复杂结构多物理场耦合仿真问题。

4.实现沉浸式可视化交互：集成的VR可视化平台能够使用户身临其境地观察复杂结构在多物理场耦合作用下的动态响应过程，并通过手势和语音交互实时调整仿真参数，这种沉浸式的交互体验大大提高了仿真结果的可理解性和应用效率。

5.广泛的应用前景：本发明技术可广泛应用于航空航天领域的结构动力学分析、能源动力领域的核反应堆安全研究、交通运输领域的车辆碰撞仿真、土木工程领域的抗震分析等众多工程领域，具有显著的经济效益和社会价值。

（四）技术效果与预期贡献

本发明实施后，将产生以下技术效果和预期贡献：

1.技术效果：本发明提出的方法及系统能够显著提高复杂结构多物理场耦合动态响应仿真的效率、精度和实用性，为相关工程领域的研发设计提供强有力的技术支撑。通过优化算法和系统架构，本发明能够将现有仿真技术的计算效率提升3-5倍，同时将仿真精度提高1-2个数量级，特别是在处理超大规模复杂结构时优势更为明显。

2.预期贡献：本发明专利的授权将有助于推动我国仿真分析技术向高端化、智能化方向发展，提升我国在航空航天、能源动力等战略性新兴产业中的核心竞争力。同时，本发明技术成果的转化应用将产生显著的经济效益，预计可带动相关产业年产值增长10%以上。此外，本发明的研究成果还可为高校相关专业学生提供实践平台，培养更多高层次仿真技术人才，为我国科技创新提供人才保障。

3.社会效益：本发明技术能够促进工程设计创新，减少物理实验成本，缩短产品研发周期，提高工程安全水平。特别是在航空航天、核能等高风险领域，精确的动态响应仿真分析能够有效预测结构失效风险，避免重大事故发生，具有重大的社会意义。

四、落款

此致

敬礼

申请人：张明（单位盖章）

2023年12月5日

申请书三：

一、称谓

尊敬的中国国家知识产权局专利审查部门领导：

二、申请事项与理由

（一）申请事项

本人，XXX，身份证号码：XXXXXXXXXXXXXXXXXX，现工作于北京星际科技有限公司，担任首席技术官（CTO）职务。基于在工程仿真分析领域多年的技术攻关与实践创新，现特向贵局提出一项发明专利申请，发明名称为“基于物理信息神经网络的复杂边界条件下的瞬态场耦合仿真方法及系统”。本发明旨在解决现有瞬态场耦合仿真技术在处理复杂几何形状、非均匀材料属性以及动态边界条件下仿真精度低、计算效率差、难以实时响应等问题，通过融合物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINNs）与传统有限元方法，构建一种能够高效、精确模拟复杂工程场景中多物理场瞬态耦合响应的新方法及其配套系统。恳请贵局对本发明专利申请进行全面审查，并依法授予专利权。

（二）申请理由

1.技术背景与问题提出

瞬态场耦合仿真技术在航空航天、能源动力、土木工程、电子信息等领域具有广泛的应用价值，用于分析结构-流体、结构-热、电磁-热等多物理场在时间演化过程中的相互作用。然而，随着工程问题日益复杂化，现有瞬态场耦合仿真技术面临诸多挑战：

（1）**复杂边界条件的处理困难**：实际工程问题中，边界条件往往具有非均匀性、时变性甚至随机性。传统有限元方法在处理这类复杂边界时，需要复杂的网格划分和后处理技术，且难以保证在边界剧烈变化区域的仿真精度。

（2）**计算效率低下**：对于包含大规模网格、复杂几何形状和长时间跨度的瞬态场耦合问题，传统有限元方法的计算量巨大，求解时间过长，难以满足实时仿真和在线优化的需求。特别是在需要大量仿真迭代的设计优化场景中，低效的仿真方法严重制约了研发进程。

（3）**材料非均匀性与各向异性的建模精度不足**：实际工程材料往往存在非均匀分布的属性（如复合材料、多孔介质）或各向异性特征。现有仿真方法在处理这类材料时，通常采用等效均匀介质假设或简化处理，导致仿真结果与实际情况存在偏差。

（4）**系统鲁棒性与适应性差**：现有瞬态场耦合仿真软件多为特定领域定制开发，缺乏通用性和扩展性。当需要处理不同物理场耦合或改变仿真参数时，往往需要重新编程或大量修改代码，开发周期长，维护成本高。

2.发明内容与创新点

本发明提出的基于物理信息神经网络的瞬态场耦合仿真方法及系统，通过引入深度学习与经典数值方法的协同机制，有效解决了上述技术难题。其主要创新点包括：

（1）**物理信息神经网络建模框架**：采用PINNs技术，将物理控制方程（如Navier-Stokes方程、热传导方程、波动方程等）嵌入神经网络的损失函数中，构建能够直接学习时空中场变量分布的端到端学习模型。该模型能够自动适应复杂几何形状、非均匀材料属性和动态边界条件，无需传统有限元方法复杂的网格划分和节点插值。

（2）**多物理场耦合的深度神经网络表征**：设计了一种能够同时处理结构场、流体场、热场等多物理场耦合的深度神经网络架构。通过引入多尺度特征融合模块和跨域映射层，实现了不同物理场之间的非线性耦合关系的自动学习与精确表征，显著提高了瞬态场耦合仿真的精度。

（3）**自适应时间步长与动态边界追踪算法**：开发了基于PINNs误差估计的自适应时间步长控制策略，能够在保证仿真精度的前提下，动态调整时间步长，加速收敛过程。同时，设计了动态边界追踪算法，能够实时捕捉边界位置的变化，并自动更新神经网络输入，确保仿真结果的实时性和准确性。

（4）**混合求解策略与并行计算优化**：结合PINNs的快速预测能力和传统有限元的高精度特性，提出了一种混合求解策略。在稳态阶段采用PINNs快速预测，在瞬态剧烈变化阶段切换到高精度有限元求解，既保证了计算效率，又兼顾了仿真精度。系统架构采用域分解与GPU并行计算技术，支持超大规模复杂工程问题的实时仿真。

（5）**可视化与不确定性量化分析**：开发了集成三维可视化与不确定性量化分析功能的交互平台。用户可通过该平台直观观察瞬态场耦合仿真过程，并获取场变量的概率分布与敏感性分析结果，增强了仿真结果的可解释性和工程应用价值。

3.技术效果与应用前景

本发明实施后，将产生以下显著技术效果：

（1）**仿真精度大幅提升**：通过物理信息神经网络的高效非线性拟合能力，本发明能够更精确地捕捉复杂工程场景中瞬态场耦合的细微特征，仿真结果与实验验证的吻合度显著提高。特别是在边界层、激波、相变等复杂物理现象的模拟上，精度提升幅度可达30%-50%。

（2）**计算效率显著提高**：与传统有限元方法相比，本发明的PINNs模型在处理相同规模问题时，计算时间可缩短80%以上，特别适合实时仿真和大规模