国家知识产权局信息显示，哈尔滨工程大学;哈尔滨工程大学船舶装备科技有限公司申请一项名为“用于复杂湍流预测的重采样区域微分物理神经网络及方法”的专利，公开号CN122242580A，申请日期为2026年4月。

专利摘要显示，一种用于复杂湍流预测的重采样区域微分物理神经网络及方法，属于流体力学与深度学习交叉技术领域，针对现有流场预测方法在复杂湍流中存在高频结构刻画能力不足、采样策略针对性不强、训练效率低及物理约束不稳定的问题，提出通过对空间时间坐标进行频率映射以增强高频特征表达，基于区域聚合计算构建区域尺度特征并嵌入物理约束，结合物理约束偏离程度与流场能量强度对样本进行动态筛选，利用编码解码结构进行特征建模并映射至流场物理量空间，同时构建包含数据拟合与物理守恒的复合约束进行迭代训练，从而实现复杂湍流流场的高精度预测，适用于复杂流场分析、工程流体仿真及相关智能计算场景。

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