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龙图腾网获悉崂山国家实验室申请的专利一种数字孪生模型驱动的剖面漂流浮标智能决策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：CN121145380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511676172.5，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种数字孪生模型驱动的剖面漂流浮标智能决策方法是由高爽;任翀;熊海霞;赵晓;邢世琦;李楠;柴瀛;唐学大设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字孪生模型驱动的剖面漂流浮标智能决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数字孪生模型驱动的剖面漂流浮标智能决策方法，属于决策优化技术领域，构建剖面漂流浮标的机械运动模型，得到数字孪生模型；基于梯度提升树模型建立代理模型，以表示剖面漂流浮标的运行速度、运行深度及排油时间与柱塞泵的能耗和运行时间之间映射关系；构建代价函数，基于模糊规则确定代价函数中的权重，设定物理约束；定义决策变量，并代入群智能优化算法，计算帕累托前沿，筛选预设比例的帕累托前沿，得到候补解集；根据候补解集利用数字孪生模型和代价函数计算总代价值，得到最小的总代价值对应的决策变量，提升浮标上浮过程的能耗与时间效率，保证决策精度，降低计算复杂度，满足浮标在复杂海洋环境中的自主智能决策需求。

本发明授权一种数字孪生模型驱动的剖面漂流浮标智能决策方法在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生模型驱动的剖面漂流浮标智能决策方法，其特征在于，包括如下步骤： 孪生模型构建步骤：构建剖面漂流浮标的机械运动模型，对所述机械运动模型的参数进行配置及更新，得到数字孪生模型； 代理模型构建步骤：基于梯度提升树模型建立一代理模型，所述代理模型用于表示输入参数与输出结果之间映射关系，所述输入参数包括所述剖面漂流浮标的运行速度、运行深度及排油时间，所述输出结果为剖面漂流浮标在运行深度下上浮所需的柱塞泵的第一能耗和第一运行时间； 权重确定步骤：基于能耗代价值和运行时间代价值进行加权构建一代价函数，基于模糊规则确定所述代价函数中的能耗权重和运行时间权重，设定一漂流距离和最大油囊的物理约束； 候补解集筛选步骤：将期望运行速度和期望排油时间定义为决策变量，在所述物理约束下，将所述决策变量代入所述代理模型，利用群智能优化算法计算所述能耗代价值和所述运行时间代价值的帕累托前沿，以所述代价函数的总代价值升序排列，筛选预设比例的帕累托前沿，得到候补解集； 决策变量生成步骤：将所述候补解集对应的所述期望运行速度、所述期望排油时间分别作为所述数字孪生模型的运行参数进行动力学方程迭代，计算得到第二能耗和第二运行时间后，代入所述代价函数，依次计算总代价值，选择最小的总代价值对应的决策变量，基于所述决策变量控制所述剖面漂流浮标； 其中，所述孪生模型构建步骤具体包括： 所述机械运动模型表示为如下计算模型： 其中，为剖面漂流浮标的质量；为当前运行深度下的水的密度；为玻璃球壳体积；为玻璃球壳的压缩系数；为外油囊体积；为液压油的压缩系数；为不可建模项；为不可建模项对应的压缩系数；为剖面漂流浮标的阻力系数；为所述剖面漂流浮标的运行速度；为剖面漂流浮标的加速度；为重力加速度； 根据所述剖面漂流浮标的历史数据，以实验室测量参数作为初值，确定所述机械运动模型的参数； 通过海试数据利用最小二乘法对所述机械运动模型的参数进行更新，得到所述数字孪生模型； 其中，所述代理模型构建步骤中，对所述输入参数进行赋值作为训练输入数据，将其输入至所述数字孪生模型进行动力学方程迭代仿真，得到仿真结果，根据所述仿真结果计算得到训练输出结果，将训练输入参数和训练输出结果组成样本集，利用所述样本集训练所述代理模型。

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