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龙图腾网获悉成都职业技术学院;四川科华天府科技有限公司申请的专利一种虚拟现实的课堂模拟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：CN120762539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511277910.9，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种虚拟现实的课堂模拟方法是由严光玉;杨晓琳;邓光磊设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟现实的课堂模拟方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种虚拟现实的课堂模拟方法，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获得具有时空关联特性的高维数据矩阵；构建电气连接关系图谱；获得电力系统暂态过程的量子态演化结果；计算得到设备对应的多物理场分布参数；基于多物理场分布参数，联合分子动力学仿真与流体力学模型，获取电弧动态特性数据；采集操作者的肌电信号，并结合设备的机械参数，通过神经网络映射模型生成力反馈控制指令；根据眼动追踪数据、电弧动态特性数据以及力反馈控制指令，利用动态渲染引擎生成与操作者视觉响应及操作状态自适应的虚拟现实场景。本申请实施例能够提升虚拟现实课堂模拟的真实性和互动性。

本发明授权一种虚拟现实的课堂模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种虚拟现实的课堂模拟方法，其特征在于，包括： 对电力系统的SCADA历史数据流进行张量分解处理，获得具有时空关联特性的高维数据矩阵； 基于电力设备的配置参数，采用图神经网络进行拓扑自学习，构建电气连接关系图谱； 将所述高维数据矩阵与所述电气连接关系图谱输入至量子计算模拟模块，获得所述电力系统暂态过程的量子态演化结果； 根据所述量子态演化结果，调用电磁-热力-机械耦合场计算引擎，计算得到设备对应的多物理场分布参数； 基于所述多物理场分布参数，联合分子动力学仿真与流体力学模型，获取电弧动态特性数据； 采集操作者的肌电信号，并结合设备的机械参数，通过神经网络映射模型生成力反馈控制指令； 根据眼动追踪数据、所述电弧动态特性数据以及所述力反馈控制指令，利用动态渲染引擎生成与操作者视觉响应及操作状态自适应的虚拟现实场景； 构建学员在所述虚拟现实场景中操作能力的评估向量序列；所述评估向量序列中的每个向量表示所述学员针对各类故障的处理能力得分，所述评估向量序列中的每个向量表示为其中，表示第次训练周期内的评估结果，表示学员在第类故障任务中的处理得分，反映其掌握程度与响应能力，所有评估向量组成一个动态更新的所述评估向量序列 基于所述评估向量序列，采用深度确定性策略梯度算法构建强化学习模型，并根据所述强化学习模型输出生成适应学员能力状态的个性化训练场景序列； 结合历史故障数据的统计分布规律，在所述训练场景序列中动态注入随机故障事件，包括：当所述电力系统在训练环境中连续稳定运行时间超过设定阈值时，触发随机故障注入；基于设定的加权概率模型，从预设的罕见故障事件库中抽取目标故障类型；将所述目标故障类型的故障事件的严重程度与所述学员当前能力的评估向量呈负相关关系，以实现对薄弱环节的重点训练，所述目标故障类型的故障事件的严重程度与所述学员当前能力的评估向量表示为：其中，为学员在处理该类故障方面的能力得分，为防止除零的小常数。

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成都职业技术学院;四川科华天府科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天益街83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”。

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