上海交通大学潮群获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种边云协同的电液作动器数字孪生体建模方法及系统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：CN120124487B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510299220.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种边云协同的电液作动器数字孪生体建模方法及系统是由潮群;朱本然;刘成良;陈景;汪文涛设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种边云协同的电液作动器数字孪生体建模方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种边云协同的电液作动器数字孪生体建模方法及系统，其中，边云协同的电液作动器数字孪生体建模方法包括：利用仿真软件构建目标电液作动器高保真度的仿真模型，并利用仿真模型生成仿真数据；利用降阶模型和深度学习构建目标电液作动器运行特性的代理模型，并根据算力需求与输入参数量部署于边缘设备和云服务器；实时采集目标电液作动器的运行状态数据；将运行状态数据输入代理模型，以在边缘设备和云服务器上进行实时模型推理，以预测当前实际工况下目标电液作动器的物理场运行特性；对物理场运行特性进行数据融合和可视化处理，以构建出反映目标电液作动器运行状态的数字孪生体。该方法具备实时性，建模精度高。
本发明授权一种边云协同的电液作动器数字孪生体建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种边云协同的电液作动器数字孪生体建模方法，其特征在于，包括： 利用仿真软件构建目标电液作动器高保真度的仿真模型，并利用所述仿真模型生成仿真数据；仿真数据用于构造降阶模型，所述降阶模型的低维输出用于训练代理模型； 利用降阶模型和深度学习构建所述目标电液作动器运行特性的代理模型，并根据算力需求与输入参数量部署于边缘设备和云服务器； 实时采集所述目标电液作动器的运行状态数据； 将所述运行状态数据输入所述代理模型，以在边缘设备和云服务器上进行实时模型推理，以预测当前实际工况下所述目标电液作动器的物理场运行特性； 对所述物理场运行特性进行数据融合和可视化处理，以构建出反映所述目标电液作动器运行状态的数字孪生体。
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