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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于数字孪生辅助的退役动力电池人机协同拆解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：CN117399944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311355915.X，技术领域涉及：B23P19/04；该发明授权一种基于数字孪生辅助的退役动力电池人机协同拆解方法是由肖锦华;庄建鹏设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生辅助的退役动力电池人机协同拆解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生辅助的退役动力电池人机协同拆解方法，包括：获取物理模型的3D特征数据，将3D特征数据传输至数字孪生平台；根据3D特征数据构建数字化模型，并通过实时数据交融实现对物理模型的实时监控；根据退役动力电池的CAD模型，调用拆解分析算法，获取该电池的基本拆解信息，评估该电池的可拆解性，确定拆解序列；根据拆解序列，以及操作者和机器人的拆解能力，构建动态贝叶斯网络，动态分配拆解任务，得到最佳任务分配；根据最佳任务分配，在数字孪生平台进行拆解模拟，确定该方案的可行性；根据拆解模拟结果，规划机器人运动路径，完成人机协同拆解。本发明实现了人机协同拆解，提高了拆解过程效率。

本发明授权一种基于数字孪生辅助的退役动力电池人机协同拆解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生辅助的退役动力电池人机协同拆解方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S101、通过图像拍摄的方式获取退役动力电池和机器人的物理模型的3D特征数据，将3D特征数据传输至数字孪生平台； S102、根据3D特征数据构建数字化模型，并通过实时数据交融实现对物理模型的实时监控； S103、根据退役动力电池的CAD模型，调用拆解分析算法，获取该电池的基本拆解信息，评估该电池的可拆解性，确定拆解序列； 所述步骤S103的方法包括： 数字孪生平台将调用拆解分析算法，分析该退役动力电池的CAD模型，得到该电池的拆解树；接着根据该电池的拆解树，初步确定该电池的拆解序列；然后进一步分析各个拆解节点，根据各个拆解节点的连接方式以及拆解能力，综合评估各个节点的可拆解性；接着根据初步确定的拆解序列以及对各个节点的可拆解性分析结果，综合评估该电池整体的可拆解性；最后根据该电池的可拆解性，确定可拆解电池的拆解序列，对不可拆解电池进行整机破碎或梯次利用； 所述步骤S103的方法具体包括： 1分析退役动力电池的CAD模型，根据CAD图纸中该退役动力电池的三维空间特征以及该退役动力电池的拆解经验，得到对该退役动力电池的拆解树；接着根据该退役动力电池的拆解树，初步确定该电池的拆解序列： 2进一步分析各个拆解节点，分析退役动力电池节点的连接方式： 式中，表示矩阵C主对角线上的元素，矩阵C中其他元素默认为0，Nj表示节点个数；其中的节点拆解难度判断的方法包括： 当退役动力电池节点的连接方式为螺栓连接、弹簧连接以及机械压接时，认为该节点易拆解；当连接方式为焊接连接时，认为该节点难拆解；当与电池单元相关的关键节点难以拆解时，对该退役动力电池拆解回收的意义不大，此时将矩阵C赋值为零矩阵； 3分析退役动力电池节点的实时状态： 式中，表示矩阵C主对角线上的元素，矩阵D中其他元素默认为0，Nj表示节点个数；当节点的形变量超过变形阈值10％时，认为该节点的生锈变形程度大；当与电池单元相关的关键节点的形变量超过变形阈值时，对该退役动力电池拆解回收的意义不大，此时将矩阵D赋值为零矩阵； 4综合考虑矩阵C、D所反映的退役动力电池节点情况，当，时，认为该退役动力电池可拆解；其中，分别为矩阵C和矩阵D的秩； 5根据该退役动力电池的可拆解性，对初步确定的拆解序列作出调整，得到最终的拆解序列； S104、根据拆解序列，以及操作者和机器人的拆解能力，构建动态贝叶斯网络，动态分配拆解任务，得到最佳任务分配； S105、根据最佳任务分配，在数字孪生平台进行拆解模拟，确定最佳任务分配的可行性； S106、根据拆解模拟结果，规划机器人运动路径，完成人机协同拆解。

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