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龙图腾网获悉南通华铮隆钢业制造有限公司申请的专利基于数字孪生的隔热彩钢夹芯复合板产品质量检测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：CN120997201B 。

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：202511500533.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于数字孪生的隔热彩钢夹芯复合板产品质量检测系统是由陈金华设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的隔热彩钢夹芯复合板产品质量检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的隔热彩钢夹芯复合板产品质量检测系统，具体涉及质量管控领域，复合板全维度三维数字模型构建模块、生产数字孪生体创建模块、全要素实时数据采集模块、数据预处理模块、孪生数据驱动与模型校准模块、质量智能分析决策模块及优化执行模块。模型构建模块构建基准模型并嵌入工艺标准与质量阈值；孪生体创建模块搭建虚拟生产线、标准化数据接口并为板件赋ID；数据采集模块采集实时数据；预处理模块剔除异常值、标准化数据并关联；校准模块更新孪生体、计算偏差并校准模型；分析模块实现合规判定、缺陷分析与质量预测；优化模块生成指令并执行，解决传统检测效率低、数据割裂、无闭环的问题，提升质量管控精度与效率。

本发明授权基于数字孪生的隔热彩钢夹芯复合板产品质量检测系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的隔热彩钢夹芯复合板产品质量检测系统，其特征在于，包括： 复合板全维度三维数字模型构建模块：用于构建复合板的一体化基准模型； 生产数字孪生体创建模块：基于一体化基准模型构建动态数字孪生体； 全要素实时数据采集模块：用于通过分布式采集网络采集全维度数据，为孪生体校准与质量分析提供数据支撑； 数据预处理模块：用于在边缘计算节点对原始全维度数据进行预处理，消除噪声与异常值； 孪生数据驱动与模型校准模块：用于通过实时数据更新动态数字孪生体Mt，计算虚实偏差并动态校准； 所述虚实偏差的计算与校准方法如下： 虚拟预测：基于当前孪生体，运行仿真模块，预测复合板的质量指标，包括预测粘结强度σ预、预测隔热系数K预； 偏差计算：计算预测值与实测值的绝对偏差，公式为： ，，其中Δσ为粘结强度偏差，ΔK为隔热系数偏差； 模型校准：若偏差超出允许范围，则校准虚拟粘结层的固化动力学模型参数，虚拟粘结层的固化度α预与压合温度、压合时间的初始模型为：，其中k为初始基础系数，a为初始温度影响系数，b为初始时间影响系数，校准过程通过最小二乘法拟合历史数据，更新模型参数：，，，其中0.1为参数调整系数，k新、a新、b新为校准后的参数； 质量智能分析决策模块：用于基于校准后的孪生体进行质量分析，输出决策结果； 所述质量分析的方法如下： S2.1合规性自动判定：将物理检测的实测质量指标与复合板全维度三维数字模型构建模块定义的合格范围对比，采用一票否决制判定产品等级： 优等品：所有实测指标均在合格范围内，且关键指标σ实、K实的偏差≤0.05倍设计值，即|σ实-σ0|≤0.05σ0，|K实-K0|≤0.05K0，其中，σ实为实测粘结强度，K实为实测隔热系数，σ0为设计粘结强度，K0为设计隔热系数； 合格品：所有实测指标均在合格范围内，但关键指标偏差0.05倍设计值； 不合格品：任意一项实测指标超出合格范围，判定后为每块复合板生成含ID、各指标实测值、等级的质量判定报告，并同步至孪生体，在虚拟场景中用不同颜色标记； S2.2缺陷根因分析：当判定为不合格品或合格品但关键指标偏差较大时，通过参数关联分析和虚拟仿真验证定位根因： 所述参数关联分析如下：计算质量缺陷指标与各生产参数的Pearson相关系数r，量化关联性，公式为： ，其中n为样本数量，xi为第i个生产参数的实测值，yi为对应样本的缺陷指标实测值，r的绝对值越接近1，说明该生产参数与缺陷指标的关联性越强； 所述虚拟仿真验证如下：在孪生体中，固定其他参数，仅调整关联性最强的2-3个生产参数，运行仿真模块，观察虚拟复合板的缺陷是否复现，若复现则确认该参数为根因； S2.3质量趋势预测：基于历史数据，训练LSTM模型预测未来1-2小时的质量趋势，提前预警潜在缺陷： 模型输入：按10分钟时间窗口划分的时序生产参数数据，每个时间窗口包含600个数据点； 模型输出：未来1小时内关键质量指标σ、K、Δd3的预测均值与波动范围，其中，σ为粘结强度，K为隔热系数，Δd3为夹芯层厚度均匀性； 预测精度衡量：采用均方根误差衡量预测值与实测值的偏差，公式为：，其中yi为第i个实测质量指标值，为对应预测值，n为预测样本数量，模型训练目标为RMSE0.03×设计值； 预警触发：若预测的质量指标波动范围触及合格阈值边界，则触发预警，输出潜在粘结强度不足的提示信息； 优化执行模块：基于质量智能分析决策模块的分析决策结果生成优化指令，并将优化指令执行为生产调整动作。

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