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龙图腾网获悉北京弥天科技有限公司申请的专利仿真模型构建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：CN120277926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510765275.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权仿真模型构建方法及系统是由邵财盛;唐浩天;孔航飞;田绍春;杨竹;王仁杰设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本仿真模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备智能仿真技术领域，公开了仿真模型构建方法及系统，包括以下步骤：步骤一、解析工业设备的电气控制逻辑，将其转化为包含离散布尔变量和连续变量的混合整数非线性规划问题；步骤二、基于张量网络分解算法对物理场进行建模，生成压缩后的低秩张量网络模型；步骤三、采用分层优化策略对所述张量网络模型的参数进行动态调整，其中所述分层优化策略根据误差收敛状态切换全局搜索与局部优化算法；步骤四、通过异构计算系统分配并执行符号计算、张量网络运算及参数优化任务；步骤五、实时采集生产线传感器数据。本发明通过布尔变量动态激活不同物理场子模型，显著提升了复杂工业场景下联合仿真的准确性。

本发明授权仿真模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.仿真模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、解析工业设备的电气控制逻辑，将其转化为包含离散布尔变量和连续变量的混合整数非线性规划问题； 步骤二、基于张量网络分解算法对物理场进行建模，生成压缩后的低秩张量网络模型； 步骤三、采用分层优化策略对所述张量网络模型的参数进行动态调整，其中所述分层优化策略根据误差收敛状态切换全局搜索与局部优化算法； 步骤四、通过异构计算系统分配并执行符号计算、张量网络运算及参数优化任务； 基于步骤二构建的混合张量模型，实施分层优化策略以动态调整模型参数，分层优化策略的核心在于根据误差函数的收敛状态，自适应切换全局搜索与局部优化算法； 定义误差函数其中θ表示混合张量模型中待优化的参数集合，包括布尔逻辑关联核心张量A与连续物理场关联核心张量B中的元素，误差函数量化了仿真输出ysim，i与真实传感器数据yreal，i的偏差程度； 在优化迭代过程中，实时计算误差下降率用于判定当前收敛状态，当连续多次迭代中δ＜β，其中β为预设的误差下降率阈值，判定模型进入局部收敛区域，触发算法切换机制，阈值β根据经验设定为接近零的小数，用于区分全局探索阶段与局部精细优化阶段； 全局搜索阶段：在误差下降率未满足切换条件时，采用全局优化算法遍历参数空间，全局搜索算法包括但不限于遗传算法或粒子群优化，随机生成候选参数解集{θ1，θ2，...，θM}，并计算各候选解的误差值Eθi； 局部优化阶段：当误差下降率触发切换条件时，启用局部梯度优化算法，采用基于梯度的优化器，根据误差函数对参数的偏导数更新参数： 其中，学习率ηi根据参数梯度幅值动态调整，具体为： 动态调整机制使得梯度幅值较大的参数采用较大的学习率更新，而梯度较小的参数则采用较小学习率，初始学习率η0根据参数数量级预设，并在迭代过程中根据收敛状态自适应缩放； 分层优化策略通过以下技术细节增强鲁棒性： 梯度平滑处理：对偏导数进行滑动平均滤波； 参数约束投影：在每次参数更新后，将θi投影至步骤一中定义的物理约束范围[Xmin，Xmax]； 早停机制：当局部优化阶段连续多次迭代中误差无显著下降时，提前终止当前阶段并重新激活全局搜索； 误差函数与梯度计算通过自动微分技术实现，优化过程中产生的中间参数与梯度数据通过异构计算系统进行加速处理； 基于分层优化策略生成的计算任务队列，通过异构计算系统实现任务的高效分配与执行，针对符号计算、张量网络运算及参数优化任务的特点实施差异化调度率，对每个待执行的参数优化任务k，计算其动态优先级以决定硬件分配策略，优先级的计算公式为： 其中，为误差函数对第k个参数θk的偏导数，表征该参数对模型精度的影响程度； τqueue，k为任务k在目标硬件资源当前队列中的预估等待时间，由资源监控模块实时反馈； 步骤五、实时采集生产线传感器数据，计算仿真模型输出与真实数据的误差，并根据误差阈值触发参数重新优化。

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