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龙图腾网获悉杭州江河机电装备工程有限公司;水利部产品质量标准研究所申请的专利基于数字孪生的混凝土生产管理方法及系统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：CN119578789B 。

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：202411635695.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于数字孪生的混凝土生产管理方法及系统是由何新初;王磊;王建强;曹红山;王晗;黄象汆;赵春涛;王合江设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的混凝土生产管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数字孪生的混凝土生产管理方法及系统，涉及数字孪生技术领域，包括通过多种传感器实时采集混凝土生产设备的健康监测数据，并采集混凝土生产设备的全生命周期事件数据；在边缘端对健康监测数据进行预处理，并提取设备的状态特征，基于设备的状态特征，利用预先训练的故障预测模型进行实时诊断，同时在云端平台构建设备多层次数字孪生模型；基于多层次数字孪生模型对预先构建的物理退化模型和数据驱动模型进行融合，构建设备剩余寿命预测模型，根据得到的预测结果，在数字孪生模型中动态调整混凝土生产策略，得到最优的混凝土生产调度方案，并将其转化为设备控制指令，实现混凝土生产调度方案的自动下发与执行。

本发明授权基于数字孪生的混凝土生产管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的混凝土生产管理方法，其特征在于，包括： 通过多种传感器实时采集混凝土生产设备的健康监测数据，并利用物联网标识识别方法采集混凝土生产设备的全生命周期事件数据，将采集到的健康监测数据和全生命周期事件数据分别传输至边缘端和云端平台； 在所述边缘端利用边缘计算技术对健康监测数据进行预处理，并提取设备的状态特征，基于设备的状态特征，利用预先训练的故障预测模型进行实时诊断，并根据诊断结果更新全生命周期事件数据的标注，同时在云端平台利用标注后的全生命周期事件数据，构建设备多层次数字孪生模型； 基于多层次数字孪生模型，对预先构建的物理退化模型和数据驱动模型进行融合，构建设备剩余寿命预测模型，利用设备剩余寿命预测模型对设备的剩余寿命进行预测，根据得到的预测结果，在数字孪生模型中动态调整混凝土生产策略，得到最优的混凝土生产调度方案，并将其转化为设备控制指令，实现混凝土生产调度方案的自动下发与执行； 在云端平台利用标注后的设备全生命周期数据，构建设备多层次数字孪生模型包括： 在云端接收标注后的设备全生命周期数据，并获取其中的三维点云数据，对三维点云数据进行预处理，将所述预处理后的三维点云数据转化为三角网格曲面模型，并利用曲面拟合技术构建混凝土生产设备几何模型； 基于混凝土生产设备几何模型，采用有限元分析方法，对混凝土生产设备的受力状态、振动特性和热传导特性进行数值模拟求解，获得混凝土生产设备在不同工况下的物理响应数据，构建设备物理模型； 获取混凝土生产设备的状态监测参数和性能参数，采用门控循环单元神经网络建立状态监测参数与性能参数间的非线性映射关系，构建面向寿命预测的设备退化模型； 融合所述设备几何模型、设备物理模型以及设备退化模型，构建混凝土生产设备的多层次数字孪生模型； 基于多层次数字孪生模型，对预先构建的设备退化模型和数据驱动模型进行融合，构建设备剩余寿命预测模型，利用设备剩余寿命预测模型对设备的剩余寿命进行预测包括： 基于多层次数字孪生模型，构建数据驱动模型，所述数据驱动模型以卷积神经网络为基本结构，通过多尺度特征提取机制从健康监测数据中自适应提取与设备退化过程相关的多尺度退化特征； 基于得到的多尺度退化特征，构建结合故障诊断损失和剩余寿命预测损失的联合损失函数，并将预先构建的设备退化模型作为正则化约束项，对数据驱动模型的进行训练，利用设备退化模型输出的退化轨迹作为数据驱动模型的先验约束，得到符合退化轨迹的预测结果，并利用预测结果反馈优化设备退化模型参数，重复迭代直到满足预设的终止条件，最终得到训练好的设备剩余寿命预测模型； 基于训练好的设备剩余寿命预测模型，将故障诊断结果作为先验知识，结合物理先验与数据驱动后验，采用贝叶斯推断方法对部件的剩余寿命进行预测。

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杭州江河机电装备工程有限公司;水利部产品质量标准研究所，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市学院路102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”。