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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利面向自我意识增强的无人机数字孪生体模块化仿真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：CN116050257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211693775.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向自我意识增强的无人机数字孪生体模块化仿真方法是由林俊聪;朱呈祥;尤延铖设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自我意识增强的无人机数字孪生体模块化仿真方法在说明书摘要公布了：本发明提出面向自我意识增强的无人机数字孪生体模块化仿真方法，包括：基于降阶模型的模块仿真库构建，对于每个几何模块，拟采用静态凝聚约简基元法，计算在不同参数状态下的多个仿真模型，构建模块仿真库；根据动态传感器对物理机的状态进行分类识别，利用训练好的最优决策树，通过物理资产上的观测数据估计模块仿真库中最匹配的仿真模型，作为数字孪生体中该模块在该时刻的状态。本发明提供的方法，基于数字孪生体进行状态上的模块化，极大地提高了仿真速度，从而能够极大地增强无人机的自我意识。

本发明授权面向自我意识增强的无人机数字孪生体模块化仿真方法在权利要求书中公布了：1.面向自我意识增强的无人机数字孪生体模块化仿真方法，其特征在于，包括： 基于降阶模型的模块仿真库构建，对于每个几何模块，拟采用静态凝聚约简基元法，计算在不同参数状态下的多个仿真模型，构建模块仿真库； 根据动态传感器对物理机的状态进行分类识别，利用训练好的最优决策树，通过物理资产上的观测数据估计模块仿真库中最匹配的仿真模型，作为数字孪生体中该模块在当前时刻的状态； 基于降阶模型的模块仿真库构建，对于每个几何模块，拟采用静态凝聚约简基元法，计算在不同参数状态下的多个仿真模型，构建模块仿真库，还包括： 为每个三维模块资产，关联一个偏微分方程，指定对应的外部边界条件： , 其中，为拼接后的完整无人系统的参数，为每个模块的参数，为在SCRBE模型中模块编号；和分别为双线性型和线性型，为函数空间；对该方程进行有限元逼近，以找到一组解使得： , 为系统层面的有限元逼近，对应于无人系统整体网格；令该有限元逼近的自由度：则将上述公式离散化为一个线性系统： ； 根据动态传感器对物理机的状态进行分类识别，利用训练好的最优决策树，通过物理资产上的观测数据估计模块仿真库中最匹配的仿真模型，作为数字孪生体中该模块在当前时刻的状态，还包括： 对于每个三维模块资产，模块仿真库中与该模块关联的每个仿真模型对应着三维模块资产的一个状态； 训练最优决策树，表示数字孪生体部件所关联的仿真模型集；通过物理资产上的观测数据估计最匹配的仿真模型，作为数字孪生体中该模块在时刻t的状态： ； 所述训练最优决策树，具体包括： 根据每个仿真模型，计算得到预测值，并通过比较其与的差异来衡量与实际物理状态的接近程度；对正向映射进行采样得到一系列用于训练的；将并将观测到的传感数据的噪音影响用一个高斯模型表示，存在噪音情况下的正向映射函数就为：。

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