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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于混合现实技术的桥梁与船舶冲击模拟评估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：CN118428065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410511532.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于混合现实技术的桥梁与船舶冲击模拟评估方法及系统是由郭丽萍;代光志设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合现实技术的桥梁与船舶冲击模拟评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合现实技术的桥梁与船舶冲击模拟评估方法及系统，包括：创建融合实际桥梁与船舶的物理属性和虚拟冲击事件模拟的混合现实环境；在混合现实环境中输入设备接收用户关于冲击事件的冲击角度、速度和力度，构建冲击事件数据集；构建结合深度神经网络与多物理场耦合的计算模型；基于混合现实环境中的冲击事件数据和水文地质数据，结合接收到的天气数据集，模拟冲击事件，并在混合现实环境中实时渲染冲击过程；分析模拟冲击事件结果；在混合现实环境模拟过程中实时调整参数，并进行评估和优化。本发明通过混合现实技术，创造了一个既包含真实世界元素又融入高度逼真的虚拟模拟的环境，极大地提高了模拟评估的真实感和互动性。

本发明授权一种基于混合现实技术的桥梁与船舶冲击模拟评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合现实技术的桥梁与船舶冲击模拟评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 创建融合实际桥梁与船舶的物理属性和虚拟冲击事件模拟的混合现实环境，具体包括： S11、对目标桥梁和船舶进行实地扫描，收集其几何结构数据，并根据点云数据构建桥梁和船舶三维模型： 其中，f为重建表面的隐式函数，V为点云的法向量场，和分别表示拉普拉斯算子和散度； S12、对模型进行物理属性设置：对于桥梁模型，设置材料密度、弹性模量、抗拉强度和抗压强度参数；对于船舶模型，设置航海参数； S13、通过集成的环境传感器网络，构建水文地质数据集和天气数据集； S14、将水文地质数据集和天气数据集数据实时传输到混合现实平台，与三维模型同步更新； S15、集成动态响应算法，模拟船舶在受到冲击力时的反应： 其中，M为质量矩阵，C为阻尼矩阵，K为刚度矩阵，x为位移向量，为随时间变化的外力向量； 在混合现实环境中输入设备接收用户关于冲击事件的冲击角度、速度和力度，并构建冲击事件数据集； 构建结合深度神经网络与多物理场耦合的计算模型，具体包括： S31、开发深度神经网络模型用于预测和分析冲击事件下桥梁和船舶结构的应力响应和潜在损害，训练数据包括历史冲击事件数据、材料性能参数以及结构响应数据，模型输出预测的应力分布图和损伤概率评估： 其中，L表示损失函数，N是训练样本的数量，是第i个样本的实际应力响应，是对应的输入特征，表示神经网络的参数，表示神经网络模型的预测函数； S32、构建多物理场耦合模型，整合流体动力学、材料力学和结构动力学的基本方程，模拟冲击事件下的物理过程，流体动力学部分采用纳维-斯托克斯方程: 其中，表示重力加速度向量，是其他外部作用力； 材料力学部分使用应力-应变关系： 其中，:表示张量积，是一个函数，表示材料非线性行为的额外应力贡献，依赖于应变、应变率和材料参数； 结构动力学部分，综合非线性响应和高阶效应，使用如下方程： 其中，M、C、和K分别是质量、阻尼和刚度矩阵，是位移向量，是时间依赖的外部力向量，是体积力密度，是结构的体积； S33、深度神经网络和多物理场耦合模型通过算法框架进行集成，深度神经网络提供的损害概率评估作为多物理场耦合模型的边界条件和初始条件，多物理场耦合模型的模拟结果用于训练和优化深度神经网络模型： 其中，是基于数据的损失函数，是模型复杂度或正则化项，是平衡两个项的权重参数； 基于混合现实环境中的冲击事件数据和水文地质数据，结合接收到的天气数据集，采用计算模型，模拟冲击事件，并在混合现实环境中实时渲染冲击过程； 分析模拟冲击事件的结果，评估冲击对桥梁和船舶结构完整性的影响； 在混合现实环境模拟过程中实时调整参数，观察不同条件下的冲击效果，并基于模拟结果对桥梁和船舶的设计进行评估和优化； 记录和存储每次桥梁与船舶冲击模拟过程和结果。

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