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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于自然语言的作业行为仿真生成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：CN121009816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511028881.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于自然语言的作业行为仿真生成方法是由佟瑞鹏;李鑫;王乐瑶;宋轩宇;赵云昊设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言的作业行为仿真生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于自然语言的作业行为仿真生成方法，涉及数据仿真技术领域，本发明通过在模拟环境中建立火灾燃烧模型，而后通过LLM模型获取起火条件，并获取自然语言中的发展权重，对火灾燃烧模型进行模拟，获取燃烧场的体积、表面积和形状因子，形成平均火势指数，根据燃烧场的温度获取总体过剩温度，进一步获取火势剧烈指数，根据发展权重对剧烈阈值进行调整，对比火势剧烈指数和剧烈阈值判断仿真结果是否符合自然语言预期并进行调整，为使用者提供具体的量化指导，保证仿真展现结果贴合自然语言的期望。

本发明授权基于自然语言的作业行为仿真生成方法在权利要求书中公布了：1.基于自然语言的作业行为仿真生成方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：在模拟环境中构建三维直角坐标系同时根据现实环境1:1构建场景建模，设定各个部件的名称，根据三维直角坐标系中各轴的单位长度划分单元块并根据单元块建立各个独立部件之间的连接关系，并设定空气数据，建立仿真关系形成火灾燃烧模型； 步骤2：将自然语言输入LLM模型中分析，获取起火条件，并将起火条件输入至火灾燃烧模型中，同时根据自然语言中的对照词形成具有倾向性的发展权重； 向火灾燃烧模型发送自然语言，通过LLM模型根据自然语言获取的起火条件，所述起火条件为指定部件为燃烧状态，并将起火条件输入至火灾燃烧模型进行仿真，再次分析自然语言，获取发展权重，逻辑如下： 设定倾向性词典，所述倾向性词典包含五类倾向性词，分别为猛烈、略大、正常、缓慢和微弱，将每类倾向性词分别设定对照词同时分别设定每类倾向词的权重，所述对照词为自然语言库中选定的词语，通过LLM模型提取自然语言中的对照词并向每类倾向性词进行映射，获取本次自然语言的对应倾向性词语的权重，所述权重即为本次仿真的发展权重，若没有提取到对照词，则认定本次仿真的发展权重为正常类型的发展权重； 步骤3：根据火灾燃烧模型的仿真等时间间隔获取燃烧场，形成燃烧场序列，获取燃烧场序列中每个燃烧场的体积、形状因子，形成火势指表面积和数并按照燃烧场的顺序形成火势指数序列，筛选火势指数序列获取平均火势指数； 步骤4：获取燃烧场中每个单元块内温度随时间变化的趋势，根据单元块温度与环境温度的差值获取每个单元块的过剩温度，结合空气数据获取燃烧场序列中所有燃烧场的总体过剩温度； 步骤5：根据平均火势指数和总体过剩温度形成本次仿真的火势剧烈指数，设定剧烈阈值并通过发展权重进行修正，获取火势剧烈指数相对于修正的剧烈指数的偏离度，将偏离度进行反馈并根据反馈结果执行仿真。

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