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龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利海上光伏的桩基立柱的疲劳损失确定方法及装置、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：CN120409309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510921966.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权海上光伏的桩基立柱的疲劳损失确定方法及装置、介质是由牛鹏;张艳;王丹丹;郭熹;程丽媛;李琳设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本海上光伏的桩基立柱的疲劳损失确定方法及装置、介质在说明书摘要公布了：本公开是关于一种海上光伏的桩基立柱的疲劳损失确定方法及装置、介质，涉及疲劳分析技术领域，该方法包括：根据历史立柱状态数据确定桩基立柱的桩基载荷动态数据；基于桩基载荷动态数据确定三维数字孪生模型在极端服役工况下的目标剩余寿命；基于目标剩余寿命、桩基立柱的立柱材料参数、桩基载荷动态数据以及与历史立柱状态数据对应的历史环境变量数据，对待训练的神经网络模型进行训练得到疲劳寿命预测模型；将三维数字孪生模型的实时模型状态数据输入至疲劳寿命预测模型中，得到三维数字孪生模型的实时剩余寿命概率分布，并根据实时剩余寿命概率分布确定桩基立柱的实时疲劳损失。本公开提高了疲劳损失分析结果的准确率。

本发明授权海上光伏的桩基立柱的疲劳损失确定方法及装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种海上光伏的桩基立柱的疲劳损失确定方法，其特征在于，包括： 获取海上光伏场景下的桩基立柱的历史立柱状态数据，并根据所述历史立柱状态数据确定所述桩基立柱的桩基载荷动态数据；其中，桩基载荷动态数据是通过如下方式得到的：获取海上光伏场景下与所述桩基立柱对应的浮标、风速风向仪以及位移传感器，并获取基于所述浮标所监测到的历史波浪浮标数据、基于所述风速风向仪所监测到的历史风速风向数据以及基于所述位移传感器监测到的历史桩基应变数据；根据所述历史波浪浮标数据确定所述桩基立柱的历史海洋能量谱数据，并根据所述历史风速风向数据确定所述桩基立柱的历史三维湍流风场数据；根据所述历史桩基应变数据确定所述桩基立柱的历史流固耦合数据，并根据所述历史海洋能量谱数据、历史三维湍流风场数据以及历史流固耦合数据构建所述桩基立柱的桩基载荷动态数据； 构建与所述桩基立柱对应的三维数字孪生模型，并基于所述桩基载荷动态数据确定所述三维数字孪生模型在极端服役工况下的目标剩余寿命；其中，构建与所述桩基立柱对应的三维数字孪生模型，包括：获取海上光伏场景下的桩基立柱的原始几何模型，并为所述原始几何模型配置第一部件性能参数；其中，所述第一部件性能参数包括制备所述桩基立柱所用到的第一部件材料的第一弹性模量、第一泊松比、第一抗拉强度、第一抗压强度以及第一水平承载力中的至少一种；为所述原始几何模型施加模拟服役工况下的第一模拟服役载荷；其中，所述模拟服役工况是通过对所述桩基立柱的真实服役工况进行模拟得到的，第一模拟服役载荷包括所述桩基立柱在服役过程中所承受的第一天气场景载荷、第一压力载荷以及第一支撑力载荷中的至少一种；根据所述原始几何模型、第一部件性能参数以及第一模拟服役载荷，生成与所述桩基立柱对应的三维数字孪生模型； 基于所述目标剩余寿命、所述桩基立柱的立柱材料参数、桩基载荷动态数据以及与所述历史立柱状态数据对应的历史环境变量数据，对待训练的神经网络模型进行训练得到疲劳寿命预测模型；其中，所述对待训练的神经网络模型进行训练得到疲劳寿命预测模型，包括：根据所述桩基立柱的立柱材料参数、桩基载荷动态数据以及与所述历史立柱状态数据对应的历史环境变量数据构建第一原始特征图；将所述第一原始特征输入至待训练的神经网络模型中得到所述桩基立柱的疲劳寿命预测结果；根据所述疲劳寿命预测结果以及目标剩余寿命构建损失函数，并基于所述损失函数对所述待训练的神经网络模型进行训练得到疲劳寿命预测模型； 将所述三维数字孪生模型的实时模型状态数据输入至所述疲劳寿命预测模型中，得到三维数字孪生模型的实时剩余寿命概率分布，并根据所述实时剩余寿命概率分布确定所述桩基立柱的实时疲劳损失。

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