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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于AI与数字孪生的沥青路面疲劳损伤模型标定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：CN120235063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510717003.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于AI与数字孪生的沥青路面疲劳损伤模型标定方法是由韩振强;王婧怡;王鲲量设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI与数字孪生的沥青路面疲劳损伤模型标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI与数字孪生的沥青路面疲劳损伤模型标定方法，涉及损伤检测技术领域。本发明与之前的相比，解决了传统沥青路面设计依赖经验公式与静态参数，难以动态反映材料老化、环境耦合及荷载不确定性，且缺乏微观界面行为与宏观结构性能的跨尺度关联的问题；通过多模态数据融合与动态感知系统，实时采集并预处理多源异构数据，结合分子动力学模拟精准量化沥青‑集料界面结合能与黏附功，构建跨尺度损伤演化模型；利用物理信息神经网络嵌入改进的Paris公式，将实测数据与物理规律深度融合，有效修正传统模型的局部性假设。

本发明授权基于AI与数字孪生的沥青路面疲劳损伤模型标定方法在权利要求书中公布了：1.基于AI与数字孪生的沥青路面疲劳损伤模型标定方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集路面状态数据并依次进行预处理和时空对齐处理，获得路面状态特征； 通过LAMMPS分子动力学模拟生成沥青-集料界面的能量演化轨迹，基于能量演化轨迹计算界面结合能；将界面结合能映射为黏附功，根据黏附功结合Paris公式搭建损伤模型； 将路面状态特征作为物理信息神经网络的输入，获得损伤率和模型修正值；根据模型修正值对损伤模型进行修正获得疲劳损伤模型； 采集预设沥青试件的试验数据，试验数据包括应变值、刚度和荷载循环次数；将试验数据作为双通道深度神经网络中第一通道的输入，获得权重和材料常数；将路面状态特征作为双通道深度神经网络中第二通道的输入，获得对齐后的基准特征； 获取预设尺寸试件的实验数据和动态模量测试数据，并标准化为无量纲参数集，根据无量纲参数集、损伤率和对齐后的基准特征，基于强化学习对疲劳损伤模型中的模型参数进行优化，包括： 定义状态空间S：路面状态特征、疲劳损伤模型中的模型参数的初始值、对齐后的基准特征和无量纲参数集； 定义动作空间A：调整疲劳损伤模型中的模型参数； 设计奖励函数：疲劳损伤模型的预测值与实际值之间的误差的倒数； 更新Q值函数：使用Q学习算法学习最优策略，初始化Q值函数为一个表格，表格的行对应不同的环境状态，列对应不同的动作，设置学习率、折扣因子和探索率；在每个时间步，检测当前环境状态，根据探索率，以ε的概率随机选择一个动作，以1-ε的概率选择当前环境状态下Q值最大的动作；执行选择的动作，获得新的环境状态，同时，根据奖励函数计算得到总奖励函数值；根据更新公式对Q值函数进行更新； 重复更新Q值函数直至Q值收敛，获得对应的最佳Q值函数，根据环境状态，使用最佳Q值函数从动作空间中选择最优动作并执行； 通过在线-离线双环控制策略对沥青路面疲劳损伤模型进行全生命周期自进化标定。

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