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龍圖騰網(wǎng)恭喜青島理工大學(xué)申請的專利一種消能減震部件的數(shù)字孿生智能運(yùn)維和評(píng)估系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119378873B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202411442854.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種消能減震部件的數(shù)字孿生智能運(yùn)維和評(píng)估系統(tǒng)是由武大洋;孟昊;邢麗麗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-10-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種消能減震部件的數(shù)字孿生智能運(yùn)維和評(píng)估系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于智能防災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種消能減震部件的數(shù)字孿生智能運(yùn)維和評(píng)估系統(tǒng)。系統(tǒng)包括智能感知模塊、保真降階模型、虛實(shí)互動(dòng)智能決策模塊，通過集成采用數(shù)字孿生技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和邊緣計(jì)算等技術(shù)，為消能減震部件的智能運(yùn)維提供解決方案。本發(fā)明采用數(shù)字孿生技術(shù)建立消能減震部件的保真虛擬孿生體，以虛擬傳感器的手段“透視”部件的整體性能狀態(tài)，為該類部件的全壽命周期運(yùn)維提供新技術(shù)。借助該技術(shù)，可以實(shí)時(shí)掌握工程結(jié)構(gòu)核心部件的性能狀態(tài)，使其在全壽命周期內(nèi)保持全時(shí)在線的透明狀態(tài)，從整體上提升工程結(jié)構(gòu)的抗災(zāi)韌性能力。

本發(fā)明授權(quán)一種消能減震部件的數(shù)字孿生智能運(yùn)維和評(píng)估系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種消能減震部件的數(shù)字孿生智能運(yùn)維和評(píng)估系統(tǒng)，其特征為，包括：智能感知模塊：安裝在消能減震部件上，通過傳感器實(shí)時(shí)檢測消能減震部件的物理數(shù)據(jù)，通過邊緣計(jì)算獲得消能減震部件的關(guān)鍵響應(yīng)場，將所述的物理數(shù)據(jù)和關(guān)鍵響應(yīng)場傳輸給保真降階模型；消能減震部件的虛擬孿生體——保真降階模型：通過有限元模型計(jì)算建立響應(yīng)快照數(shù)據(jù)庫，進(jìn)一步建立消能減震部件的保真降階模型模塊，通過保真降階模型模塊對消能減震部件的損傷進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估和可視化；虛實(shí)互動(dòng)智能決策模塊：接收保真降階模型模塊的數(shù)據(jù)，依據(jù)消能減震部件損傷的實(shí)時(shí)評(píng)估和可視化圖像，對消能減震部件進(jìn)行維護(hù)決策，并將維護(hù)建議和可視化圖像推送到云端，供維護(hù)人員完成人工判斷，并視情況安排人員進(jìn)行現(xiàn)場檢修；同時(shí)，給出消能減震部件的剩余能力評(píng)估，對工程結(jié)構(gòu)的臨時(shí)應(yīng)用給出建議；所述的智能感知模塊、保真降階模型、虛實(shí)互動(dòng)智能決策模塊依次連接形成消能減震部件的數(shù)字孿生智能運(yùn)維和評(píng)估閉環(huán)系統(tǒng)；所述的保真降階模型包括：有限元模型、響應(yīng)快照數(shù)據(jù)庫、降階算法模型和保真降階模型模塊，所述的有限元模型用于建立反映消能減震部件響應(yīng)的參數(shù)化模型，在各種外部激勵(lì)下計(jì)算得到響應(yīng)，并建立對應(yīng)的快照數(shù)據(jù)庫；根據(jù)快照數(shù)據(jù)庫，采用降階算法模型建立保真降階模型模塊；所述的保真降階模型模塊對消能減震部件的損傷進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估和可視化的方法是：依據(jù)智能感知模塊的關(guān)鍵響應(yīng)場信息，綜合消能減震部件的歷史損傷信息和實(shí)時(shí)損傷信息，對損傷區(qū)域定位并進(jìn)行量化評(píng)估，根據(jù)提供訓(xùn)練完成的AI模型對損傷進(jìn)行評(píng)估并將損傷部位和程度可視化；所述的保真降階模型采用POD-Galerkin和Autoencoder兩種方法混合建模，先將有限元模型分析得到的快照數(shù)據(jù)通過奇異值分解得到POD模態(tài)，再進(jìn)行POD-Galerkin投影降階得到中間降階數(shù)據(jù)，將此數(shù)據(jù)作為輸入到Autoencoder的Encoder模塊，得到隱空間的降階坐標(biāo)；然后，通過采用稀疏回歸算法得到參數(shù)化的降階模型，該參數(shù)化降階模型通過Autoencoder的Decoder模塊解碼重建得到保真降階模型模塊。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人青島理工大學(xué)，其通訊地址為：266520 山東省青島市黃島區(qū)嘉陵江東路777號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。