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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种数字孪生系统的动态优化方法、系统、设备及介质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：CN118586279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410707551.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种数字孪生系统的动态优化方法、系统、设备及介质是由张霖;王昆玉;程鸿博;陆涵设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字孪生系统的动态优化方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于数字孪生技术领域，并公开了一种数字孪生系统的动态优化方法、系统、设备及介质，包括：构建数字孪生体模型和决策智能体模型并进行部署，通过数字孪生体模型与装备实体进行虚实交互，得到交互数据；通过决策智能体模型与数字孪生体模型进行数据交互，得到实时仿真数据；并将实时仿真数据与交互数据存储到数据库中；对数字孪生体模型进行可信度评价和动态演化，按照设定比例在数据库中抽取实时仿真数据与交互数据，基于抽取的数据对数字孪生体系统进行参数优化，得到参数更新后的数字孪生体系统，本发明技术方案能够不断自动更新控制优化系统模型，提高了对复杂无人装备的智能控制能力和优化能力。

本发明授权一种数字孪生系统的动态优化方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生系统的动态优化方法，其特征在于，包括： 在云端构建数字孪生体系统，其中，所述数字孪生体系统包括数字孪生体模型和决策智能体模型，所述数字孪生体模型是基于具有自编码器网络结构的神经网络构建的，所述决策智能体模型是基于深度强化学习框架构建的； 所述数字孪生体模型的约束条件包括： 第一类损失函数L1： 第二类损失函数L2： 第三类损失函数L3： 式中，xk为状态向量，zk为高维隐状态；为编码器网络，为解码器网络，Kx为针对系统自身状态演进的高维空间Koopman线性算子，Ku为针对外部控制输入的高维空间Koopman线性算子，uk为外部输入； 在边缘侧计算平台部署所述数字孪生体系统，通过所述数字孪生体模型与装备实体进行虚实交互，得到交互数据；通过决策智能体模型与所述数字孪生体模型进行数据交互，得到实时仿真数据；并将所述实时仿真数据与所述交互数据存储到数据库中； 按照设定周期将所述数字孪生体模型的交互数据与装备实体的实测数据进行对比，得到所述数字孪生体模型的可信度数据； 将所述可信度数据与预先设置的演化阈值进行比较，基于比较结果进行动态演化，按照设定比例在所述数据库中抽取所述实时仿真数据与所述交互数据，基于抽取的数据对所述数字孪生体系统进行参数优化，得到参数更新后的数字孪生体系统，基于参数更新后的数字孪生体系统与所述装备实体进行虚实交互。

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