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龙图腾网获悉中铁隧道局集团有限公司;盾构及掘进技术国家重点实验室申请的专利一种基于CAE仿真与机器学习耦合的盾构TBM装备运行状态数字孪生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：CN117236175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311204736.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于CAE仿真与机器学习耦合的盾构TBM装备运行状态数字孪生方法是由王凯;李凤远;秦银平;周建军;陈瑞祥;陈桥;杨延栋;李梦雨;谷田鑫;任颖莹;江南;周振建设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CAE仿真与机器学习耦合的盾构TBM装备运行状态数字孪生方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CAE仿真与机器学习耦合的盾构TBM装备运行状态数字孪生方法，步骤如下：S1：建立盾构TBM装备数字化模型；S2：施加约束边界条件；S3：建立装备载荷集；S4：抽取载荷样本并在模型中施加载荷；S5：有限元模型求解；S6：装备结构应力、变形结果等数据获取，形成数据集；S7：机器学习模型训练；S8：输出盾构TBM装备运行应力、变形等数据；S9：数据孪生模型可视化；以上过程将CAE仿真与机器学习耦合，建立载荷数据与应力、应变等状态数据的非线性映射关系，从而实现对应力、应变等状态的快速预测，对提高盾构TBM装备运行过程中结构受力状态评估水平具有重要意义。

本发明授权一种基于CAE仿真与机器学习耦合的盾构TBM装备运行状态数字孪生方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CAE仿真与机器学习耦合的盾构TBM装备运行状态数字孪生方法，其特征是，包括以下步骤： S1：建立盾构TBM装备数字化模型；通过三维建模软件构建盾构TBM装备三维模型，采用网格划分工具对盾构TBM装备三维模型进行网格划分，形成盾构TBM装备数字化模型； S2：施加约束边界条件；根据盾构TBM装备结构特点和载荷传递路径、在盾构TBM装备数字化模型上施加装备运行过程约束边界条件； S3：建立装备载荷集；分析盾构TBM装备运行过程中多种载荷的组合形式、各载荷的方向及载荷大小的数值范围，形成盾构TBM装备载荷集合； S4：抽取载荷样本并在模型中施加载荷；从盾构TBM装备载荷集合中对载荷可能的组合、方向及大小进行抽样，形成载荷样本数据集，将抽样形成的载荷样本数据集的每组载荷分别添加至盾构TBM装备数字化模型中，形成具有完整约束边界条件和载荷边界条件的有限元模型； S5：有限元模型求解；调用CAE求解器，对S4步骤产生的不同约束边界条件或载荷边界条件的有限元模型进行求解； S6：获取装备结构应力和变形结果的数据，形成数据集；建立专门的数据文件，数据文件中的数据包括但不限于约束边界条件、载荷边界条件、应力、应变结果； S7：机器学习模型训练；将获取的数据集分为训练集和测试集，数据集的组成包括但不限于约束边界条件和载荷边界条件，采用不同的机器学习算法来训练模型，选取预测输入与输出关系准确性较高的机器学习算法模型确定为目标模型； S8：输出盾构TBM运行状态数据，输出的盾构TBM运行状态数据包括但不限于应力、变形；在通过机器学习获得目标模型的基础上，将装备运行过程中载荷数据、约束边界条件作为输入，载入目标模型中计算输出，获得盾构TBM装备运行状态数据，储存为结果输出文件；获取的盾构TBM运行状态数据包括但不限于应力、变形； S9：数据孪生模型可视化；将获取的盾构TBM装备运行状态数据进行三维可视化，以便直观获取装备运行中应力、应变状态；获取的盾构TBM运行状态数据包括但不限于应力、变形。

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中铁隧道局集团有限公司;盾构及掘进技术国家重点实验室，其通讯地址为：510000 广东省广州市南沙区明珠湾起步区工业四路西侧自编2号（仅限办公用途）（自主申报）（MZ）；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”。