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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利螺旋桩承载性能实时预测的数字孪生方法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：CN119691870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411827629.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权螺旋桩承载性能实时预测的数字孪生方法是由刘凯文;宁玻;苟杰;张宗宇;肖凯文;邱睿哲;李柏林;胡国涛;裴彦飞;康先茂设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本螺旋桩承载性能实时预测的数字孪生方法在说明书摘要公布了：本发明公开了螺旋桩承载性能实时预测的数字孪生方法，属于智能建造工程领域，该方法包括：基于UE创建可输入参数的用户界面，创建根据参数自动化生成相应螺旋桩模型的蓝图。基于螺旋桩传感器协议将传感器数据传输到UE中，实时驱动UE中的虚拟螺旋桩。创建不同尺寸参数的螺旋桩，进行力学分析，获得各自的荷载‑沉降数据和曲线。基于卷积神经网络，对荷载‑沉降数据进行训练，得到螺旋桩荷载‑沉降预测代理模型。基于UE中的用户输入参数，将输入通过TCP通信传输到Python中的代理模型中。基于代理模型预测出对应沉降和极限承载力，传输回UE进行可视化。该方法解决了传统的螺旋桩极限承载力预测效率低下和限制较多的问题。

本发明授权螺旋桩承载性能实时预测的数字孪生方法在权利要求书中公布了：1.螺旋桩承载性能实时预测的数字孪生方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于UE创建用于输入参数的用户界面，所述用户界面输入的参数包括螺旋桩长度、螺旋桩外径、螺旋桩内径、螺旋叶片数量、叶片直径、叶片间距，根据用户界面输入的参数自动化生成相应尺寸外观的螺旋桩模型，并创建螺旋桩模型的蓝图Actor； 步骤2：基于传感器数据实时驱动所述螺旋桩模型；其中，所述传感器数据包括螺旋桩的轴力、扭矩、旋转速度、直线速度； 步骤3：创建多个不同尺寸参数的螺旋桩模型，基于有限元分析，创建土壤模型，定义材料属性，建立装配，定义接触和相互作用，划分网格，定义边界条件和载荷，设置分析步骤，提交分析，结果后处理，提取结果数据，得到桩顶的荷载和对应的沉降值，并导入表格模块中，通过插入折线图表，获得各个桩顶的荷载-沉降曲线，根据各个桩顶的荷载-沉降曲线得到各个桩顶的极限承载力大小； 步骤4：基于卷积神经网络模型，将螺旋桩的各项尺寸和荷载-沉降数据以及极限承载力作为数据集进行划分和训练；在划分和训练过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集，通过归一化对特征数据进行缩放处理，使所有特征在相同的数值范围内，定义卷积神经网络模型的层次结构，使用卷积层、池化层、扁平化层和全连接层的组合，设置ReLU激活函数和均方误差损失函数，将训练集的数据输入卷积神经网络模型进行训练，调整参数以最小化损失函数，训练完成后使用测试集的数据评估最终模型的性能，计算各种指标以量化预测效果，评估完成后保存模型，得到螺旋桩荷载-沉降预测代理模型； 步骤5：基于UE中的用户界面进行参数输入，并添加一个存储施加荷载的可输入参数，保存所有输入的参数，通过TCP通信传输到Python中的代理模型中； 步骤6：将施加荷载，螺旋桩尺寸作为输入传入至所述螺旋桩荷载-沉降预测代理模型中，预测出对应的沉降和极限承载力，再传输回UE，在用户界面中使用蓝图节点EventTick、SetVariable对沉降和极限承载力数值进行可视化，在螺旋桩模型的蓝图Actor中创建并连接蓝图节点GetActorLocation、SetActorLocation、Lerp、Timeline、Branch，对螺旋桩模型的沉降位置进行调整。

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