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龙图腾网获悉西南交通大学;成都市特种设备检验检测研究院(成都市特种设备应急处置中心)申请的专利一种面向数字孪生应用的数据与模型融合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：CN116204849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310228750.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种面向数字孪生应用的数据与模型融合方法是由郑庆;丁国富;张越宏;袁昭成;张海柱;张楷设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向数字孪生应用的数据与模型融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向数字孪生应用的数据与模型融合方法，该方法包括：通过多类模型关联，构建装备数字孪生模型；面向数字孪生评估应用的“数据‑模型”融合，实现虚实映射；面向数字孪生预测应用的“数据‑模型”融合，实现以虚测实；面向数字孪生优化应用的“数据‑模型”融合，实现以虚控实。本发明解决了如何利用复杂装备信息物理数据和各类模型，实现数字孪生有效应用的问题。

本发明授权一种面向数字孪生应用的数据与模型融合方法在权利要求书中公布了：1.一种面向数字孪生应用的数据与模型融合方法，其特征在于：包括： 步骤S1：通过多类模型关联，构建装备数字孪生模型；步骤S2：面向数字孪生评估应用的“数据-模型”融合；步骤S3：面向数字孪生预测应用的“数据-模型”融合；步骤S4：面向数字孪生优化应用的“数据-模型”融合； 其中，步骤S1包括步骤S11-S13： 步骤S11：建立数字孪生所需的信息模型，由一系列数据组成：，包括：采集装备运行状态数据，建立状态信息模型，表示为：；采集装备运行环境数据，建立环境信息模型，表示为：；分析装备结构组成，建立虚拟信息模型；提取仿真分析结果数据，建立孪生信息模型，表示为：；其中，、、、i=1,2,3,…;j=1,2,3,…表示各类信息模型中所包含的数据项，m，n表示模型中包含的数据个数，t表示时间； 步骤S12：分析装备运行过程中结构、参数之间的相互作用规则，建立数字孪生所需的机理模型，反映物理装备运行的本质规律，表示为：；其中，表示物理装备结构或参数，表示作用规则； 步骤S13：面向物理装备业务活动的应用，建立数字孪生应用所需的领域模型，表示为：；其中表示数字孪生应用步骤；领域模型分为三类：评估类、预测类和优化类； 其中，步骤S2包括：步骤S21：基于装备实时运行工况和状态信息的机理模型仿真，提取孪生状态信息；步骤S22：对比同时刻状态信息和孪生信息，评估机理模型准确程度；步骤S23：调整机理模型参数，优化机理模型； 步骤S21：以装备状态信息模型、环境信息模型中的实时数据为输入，作用于机理模型，通过仿真分析，在计算机系统中模拟装备运行过程，输出仿真结果，从仿真结果中提取数据，建立孪生信息模型；孪生信息模型和状态信息模型中所包含的数据内容一致； 步骤S22：将同时刻下状态信息模型数据、孪生信息模型数据输入评估类领域模型，分析两类信息模型的相似程度，公式如下： , 若二者数据相似度达到阈值，则机理模型能够准确模拟物理装备运行状态；反之，则需要进入步骤S23，进行机理模型修正； 步骤S23：以装备运行状态信息模型和工况环境信息模型作为机理模型仿真的边界条件，分析影响机理模型的关键要素，作为机理模型的修正对象，以步骤S22的相似度为优化目标，采用粒子群算法进行机理模型参数的优化，得到修正后的机理模型：； 其中，步骤S3包括：步骤S31：基于当前时刻实际运行工况和状态，通过已修正的机理模型，模拟装备未来时刻的运行状态；步骤S32：基于当前实际运行状态和未来模拟运行状态，预测物理装备的性能退化和故障； 步骤S31：将当前t时刻及以前的实际状态信息模型和环境信息模型输入机理模型，通过仿真分析时刻装备运行情况，提取未来时刻的装备状态数据，建立未来时刻的孪生信息模型； 步骤S32：将装备t时刻的实际状态信息模型数据和时刻的孪生信息模型数据输入预测类的领域模型，预测装备的性能退化和故障情况； 步骤4包括：步骤S41：基于预测结果，制定装备运行参数、运行环境和装备结构参数优化策略；步骤S42：基于优化策略，采用机理模型仿真分析，评价优化结果；步骤S43：根据装备运行优化策略，调整物理装备运行状态和运行条件； 步骤S41：将装备当前t时刻的实际状态信息模型、环境信息模型和时刻的孪生信息模型输入优化类领域模型，以装备稳定、高效运行为目标，调整装备运行参数、改善装备运行环境，优化装备结构参数，形成装备优化策略； 步骤S42：根据优化后的运行参数和运行环境以及结构参数vIM’，更新机理模型：，通过当前时刻的实际状态信息和环境模型信息输入优化后的机理模型，进行仿真预测分析，得到更新后的孪生信息模型，并分析更新后装备的运行情况是否达到优化目标，如未达到优化目标，则以更新后的孪生信息模型返回步骤S41，再次形成优化策略；反之，则进入步骤S43； 步骤S43：分析装备服役工况环境和工作能力要求，根据装备优化后的运行参数和环境参数，建立运行参数和环境条件之间的关联协调机制，当环境条件恶劣时，降低装备运行强度；当环境条件适宜时，提高装备运行强度。

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西南交通大学;成都市特种设备检验检测研究院(成都市特种设备应急处置中心)，其通讯地址为：610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111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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