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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西贛粵高速公路股份有限公司;南昌大學申請的專利集成Midas-Civil計算功能的Unity3D橋梁數(shù)字孿生平臺構建方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119885394B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-06-13發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510360783.2，技術領域涉及：G06F30/13；該發(fā)明授權集成Midas-Civil計算功能的Unity3D橋梁數(shù)字孿生平臺構建方法是由鐘家亮;聶建春;虞安軍;彭博;萬曉云;陶斯和;余秋楓;宋固全;洪道森;虞建設計研發(fā)完成，并于2025-03-26向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本集成Midas-Civil計算功能的Unity3D橋梁數(shù)字孿生平臺構建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及橋梁數(shù)字孿生平臺構建技術領域，具體公開了集成Midas?Civil計算功能的Unity3D橋梁數(shù)字孿生平臺構建方法，通過數(shù)字孿生技術對橋梁進行實時監(jiān)測與評估，從而提高橋梁的結構安全性和維護效率，通過橋梁監(jiān)測設備實時采集橋梁的應力分布數(shù)據(jù)，并在數(shù)字孿生平臺中分析應力集中區(qū)域；提取裂縫擴展速率和應力梯度變化值，構建綜合特征向量，利用機器學習模型評估橋梁的當前狀態(tài)，并根據(jù)評估結果識別高風險區(qū)域；通過對低風險區(qū)域的未來裂縫擴展趨勢和應力分布變化進行預測，動態(tài)優(yōu)化橋梁的維護策略；基于風險評估結果，構建資源優(yōu)化分配模型，實現(xiàn)橋梁維護資源的最優(yōu)分配和動態(tài)調(diào)整，確保維護策略的精準實施。

本發(fā)明授權集成Midas-Civil計算功能的Unity3D橋梁數(shù)字孿生平臺構建方法在權利要求書中公布了：1.集成Midas-Civil計算功能的Unity3D橋梁數(shù)字孿生平臺構建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：通過橋梁監(jiān)測設備實時采集橋梁的應力分布特征數(shù)據(jù)，并在數(shù)字孿生平臺中對應力分布特征進行分析，識別并標注應力集中區(qū)域； S2：基于確定的應力集中區(qū)域，對裂縫變化率特征和應力分布梯度特征進行提取，分別計算裂縫擴展速率和應力梯度變化值； S3：將裂縫擴展速率和應力梯度變化值構建綜合特征向量，作為輸入數(shù)據(jù)，訓練并建立機器學習模型，對橋梁當前狀態(tài)進行評估，具體包括： 將裂縫擴展速率和應力梯度變化值構建為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測橋梁的風險系數(shù)為預測目標，以最小化所有樣本預測風險系數(shù)與真實風險系數(shù)之間的誤差平方和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差平方和達到收斂時停止模型訓練，根據(jù)模型輸出結果確定橋梁的風險系數(shù)并評估橋梁結構安全性，其中，機器學習模型為多項式回歸模型； 根據(jù)模型的輸出，判斷當前監(jiān)測周期內(nèi)的橋梁的風險系數(shù)是否大于或等于預設閾值，若是，則記為高風險區(qū)域，若否，則記為低風險區(qū)域； S4：根據(jù)模型評估結果，將橋梁劃分為高風險區(qū)域和低風險區(qū)域，并在數(shù)字孿生平臺中高亮顯示高風險區(qū)域； S5：對低風險區(qū)域的未來裂縫擴展趨勢和應力分布變化進行預測，根據(jù)預測結果，動態(tài)優(yōu)化橋梁維護策略。

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