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龙图腾网获悉江苏通创现代建筑产业技术研究院有限公司申请的专利基于建筑结构质量监测的数字孪生体自主优化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：CN120974791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511520494.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于建筑结构质量监测的数字孪生体自主优化系统是由黄观阳;范志坚;曹新峰设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于建筑结构质量监测的数字孪生体自主优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于建筑结构质量监测的数字孪生体自主优化系统。该系统通过多源数据采集模块，全面采集结构状态数据、环境影响数据、材料性能数据及历史记录数据；经边缘计算预处理模块，提取结构劣化速率、材料老化系数等特征数据；通过多层次融合模块构建数字孪生体，其中几何层融合实现裂缝分级标注，物理层融合修正材料弹性模量等参数，行为层融合更新结构阻尼比以复现动态行为；通过自主优化决策模块，输出结构健康指数、剩余寿命预测及维护建议；结合动态迭代更新模块，通过有效性评估与参数调整，确保系统持续适配结构变化。提升了建筑结构质量评估的精准性与维护决策的科学性，适用于各类建筑的全生命周期管理。

本发明授权基于建筑结构质量监测的数字孪生体自主优化系统在权利要求书中公布了：1.基于建筑结构质量监测的数字孪生体自主优化系统，其特征在于，包括： 多源数据采集模块，通过将指定建筑标记为目标建筑采集目标建筑结构的多元数据，包括结构状态数据、环境影响数据、材料性能数据及历史记录数据； 边缘计算预处理模块，通过对多元数据进行边缘计算预处理，提取得到特征数据； 多层次融合模块，通过多层次融合特征数据，构建与实体建筑同步映射的数字孪生体； 所述多层次融合，构建与实体建筑同步映射的数字孪生体的步骤包括： S1、进行几何层融合，将建筑三维模型与所述结构状态数据中的结构缺陷数据进行融合，生成带缺陷特征的几何孪生体，通过裂缝长度和裂缝宽度的双重阈值对缺陷进行分级，分为微裂缝、中等裂缝和严重裂缝，整合经分级标注的裂缝数据与原始三维模型，形成完整反映实体建筑几何形态及缺陷分布的几何孪生体； 所述微裂缝的阈值为：裂缝长度≤50mm且裂缝宽度≤0.2mm； 所述中等裂缝的阈值为：50mm＜裂缝长度≤200mm且0.2mm＜裂缝宽度≤0.5mm； 所述严重裂缝的阈值为：裂缝长度＞200mm或裂缝宽度＞0.5mm； S2、进行物理层融合，将所述材料性能数据与所述几何孪生体结合，构建具备物理属性的物理孪生体，具体为：以几何层融合生成的“带缺陷特征的几何孪生体”为基础框架，融合材料性能数据，赋予几何模型物理属性，构建具备物理属性的物理孪生体； 通过现场实测数据修正材料物理参数，其中材料弹性模量E的修正公式为： ； 其中，为材料的设计弹性模量，为老化系数，为该材料的类型系数； S3、进行行为层融合，将所述结构状态数据中的结构动态响应数据与所述环境影响数据进行融合，构建能够复现结构动态行为的行为孪生体，具体为：以物理层融合生成的“具备物理属性的物理孪生体”为基础，融合结构状态数据中的结构动态响应数据与环境影响数据，构建能够复现结构动态行为的行为孪生体，实现对实体建筑在不同环境条件下动态响应的虚拟仿真； 所述行为孪生体的结构阻尼比采用下式实时更新： ； 其中，结构初始阻尼比，为固定基准值，为温度影响系数，为频率影响系数，为荷载影响系数，其中，、、，为环境温度相对于初始温度的变化量，为结构固有频率，F为实时荷载大小； S4、整合所述几何孪生体、物理孪生体和行为孪生体，构建得到所述数字孪生体； 自主优化决策模块，通过构建得到的数字孪生体进行自主优化决策，生成质量等级判定及维护建议； 所述自主优化决策模块是基于数字孪生体生成质量等级判定及维护建议，具体为： 根据建筑类型为所述数字孪生体加载适配的智能优化模型； 将所述数字孪生体的参数输入至所述智能优化模型进行推理，输出结构健康指数HI、剩余寿命预测； 剩余寿命预测基于裂缝扩展速率计算，具体为： ； 其中，为初始裂缝长度，为临界裂缝长度，取构件截面厚度的；材料常数，形状因子Y=1.12，疲劳指数m=3.2；为应力强度因子幅； 根据所述结构健康指数，基于预设阈值判定建筑结构的质量等级： HI≥0.8：判定为一级； 0.5≤HI0.8：判定为二级； HI0.5：判定为三级； 针对预警状态或危险状态的质量等级，生成针对性的维护建议； 计算优化效益值，所述优化效益值是综合维护成本与结构安全提升的量化值，具体为： ； 其中为维护前后健康指数差值，B0表明维护方案可行； 动态迭代更新模块，通过监测反馈对所述数字孪生体与自主优化决策进行动态迭代更新； 算法迭代步长满足收敛条件，具体为： 且； 其中，为模型参数，为目标函数，确保迭代过程稳定收敛。

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