买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于数字孪生的吊机监测方法、计算机设备及存储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：CN116306114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310142483.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于数字孪生的吊机监测方法、计算机设备及存储介质是由谢鹏;廖佳华;陈昇琳;易明月;尹家栋设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的吊机监测方法、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的吊机监测方法、计算机设备及存储介质，涉及吊机技术领域，方法包括：构建吊机机臂网格模型；将实时动态数据输入预先训练好的RBF代理模型，以输出粗网格节点的实时粗网格变形数据及实时粗网格应力数据；根据实时粗网格变形数据或实时粗网格应力数据对吊机机臂网格模型进行上色处理，以生成含有云图效果的吊机机臂模型；根据实时部件关系对预先构建好的吊机机臂等比例三维模型进行处理，以生成不含云图效果的样机模型；根据吊机机臂模型及样机模型，构建吊机机臂的应力‑应变数字孪生模型。采用本发明，可准确了解吊机在运作过程中几何形态和应力‑应变状态变化，保障吊机安全运行，降低施工过程中的安全隐患。

本发明授权基于数字孪生的吊机监测方法、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的吊机监测方法，其特征在于，包括： 根据预设粗网格节点的粗网格节点位置数据构建目标吊机的吊机机臂网格模型； 获取物理空间中目标吊机的实时动态数据，并将所述实时动态数据输入预先训练好的RBF代理模型，以输出所述粗网格节点的实时粗网格变形数据及实时粗网格应力数据； 根据所述实时粗网格变形数据或实时粗网格应力数据对所述吊机机臂网格模型进行上色处理，以生成含有云图效果的吊机机臂模型； 获取目标吊机的实时部件关系，并根据所述实时部件关系对预先构建好的吊机机臂等比例三维模型进行处理，以生成不含云图效果的样机模型； 根据所述吊机机臂模型及样机模型，构建吊机机臂的应力-应变数字孪生模型； 所述RBF代理模型的训练步骤包括： 对所述吊机机臂等比例三维模型进行细网格划分及有限元计算，生成基于细网格的细网格节点位置数据、细网格变形数据及细网格应力数据； 对所述吊机机臂等比例三维模型进行粗网格划分，生成基于粗网格的粗网格节点位置数据； 根据所述细网格节点位置数据、细网格变形数据、细网格应力数据及粗网格节点位置数据进行插值运算，生成粗网格变形数据及粗网格应力数据； 获取物理空间中目标吊机不同工况下的历史动态数据； 构建RBF神经网络，并将所述历史动态数据作为所述RBF神经网络的输入，将所述粗网格变形数据及粗网格应力数据作为所述RBF神经网络的输出，以生成不同粗网格节点的RBF代理模型； 对所述RBF代理模型进行封装处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。