买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利数字孪生模型的建模方法和装置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：CN119623054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411702540.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权数字孪生模型的建模方法和装置是由陶铭;廖玲玲;谢仁平设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字孪生模型的建模方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了数字孪生模型的建模方法和装置，应用于数字孪生模型技术领域，方法包括：获取若干个异构终端的运行特性数据；根据各异构终端的运行特性数据，从若干个异构终端当中选择多个参与本地训练的异构终端作为训练终端；控制各训练终端进行本地训练，并在本地训练期间对数字孪生模型的全局模型参数进行异步全局更新或同步全局更新；若所有训练终端均完成本地训练，则根据数字孪生模型的全局模型参数，构建数字孪生模型。本申请能够有效地提高数字孪生模型的建模效率和建模精度，可广泛应用于工业智能制造场景。

本发明授权数字孪生模型的建模方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生模型的建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取若干个异构终端的运行特性数据；其中，所述运行特性数据包括运算效率、通信效率和历史损失函数；所述历史损失函数为在当前训练轮次的前一个训练轮次中，所述异构终端的本地模型的损失函数值； 根据各所述异构终端的运行特性数据，从若干个所述异构终端当中选择多个参与本地训练的所述异构终端作为训练终端； 控制各所述训练终端进行本地训练，并在本地训练期间对所述数字孪生模型的全局模型参数进行异步全局更新或同步全局更新； 若所有所述训练终端均完成本地训练，则根据所述数字孪生模型的全局模型参数，构建所述数字孪生模型； 其中，若检测到存在有在当前时刻完成本地训练的训练终端，则将在当前时刻完成本地训练的训练终端确定为空闲终端，并将当前时刻下未完成本地训练的训练终端确定为占用终端；当空闲终端的模型版本号数据小于预设的版本阈值时，根据各训练终端的本地模型参数和数据量，结合总终端数据量，对数字孪生模型的全局模型参数进行异步全局更新，得到更新后的全局模型参数，其中，若空闲终端的模型版本号数据小于预设的版本阈值，则说明数字孪生模型的全局模型版本号与空闲终端的本地模型版本号之间的差异较小；当空闲终端的模型版本号数据大于或等于预设的版本阈值时，控制各占用终端停止本地训练；根据各所述训练终端的本地模型参数和数据量，结合总终端数据量，对数字孪生模型的全局模型参数进行同步全局更新，得到更新后的全局模型参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东莞理工学院，其通讯地址为：523808 广东省东莞市松山湖科技产业园区大学路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。