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龙图腾网获悉沈阳建筑大学申请的专利一种智慧工地多特征数字孪生模型的建立方法与管理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：CN114329962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111624783.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种智慧工地多特征数字孪生模型的建立方法与管理系统是由孙佳;吴杰;刘帅磊;孙岐岩;于德富设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧工地多特征数字孪生模型的建立方法与管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智慧工地多特征数字孪生模型的建立方法与管理系统，属于应用信息技术领域。实施方式为：通过多种传感器采集到人员、机器、物料、工艺和环境的数字信息，通过分布式网络将信息传送至数字孪生处理模块，建立后的数字孪生模型会被传送至中央处理器，处理器采用链式相似度算法将新建立的数字孪生模型与模型库中的原数字孪生模型进行比较，比较后模型库中的相应模型会被更新、优化，或者建立全新的数字孪生模型存入库中。本发明使用数字孪生技术实现对智慧工地多特征的模型建立、更新、优化、预测与评估，能够为智慧工地的动态管理提供技术支持。

本发明授权一种智慧工地多特征数字孪生模型的建立方法与管理系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧工地多特征数字孪生模型的建立方法，包括以下步骤： 多特征数据采集：通过传感器对人员、机器、物料、工艺、环境进行多特征数据的采集； 数字孪生模型建立：通过数字孪生技术对所采集到的多特征数据进行数字孪生模型的建立； 模型信息处理：将建立的数字孪生模型传送至中央处理器，中央处理器包括模型信息存储模块与模型信息对比模块，中央处理器实时对所接收的数字孪生模型中的模型信息进行相似度对比并进行更新与存储，同时依据所存储的模型信息建立多特征数字相似链； 具体地，设多特征数字相似链为DL＝[d1,d2,d3,d4,d5]，其中d1表示某一特征数据在多特征数据中的归属类别，类别有：人员、机器、物料、工艺或环境，分别用字母R、J、W、G、H表示；d2表示子特征数据的标识，即多特征数据在对应类别中的特征编号；d3表示特征数据变体链，用于描述同一特征数据随模型信息更新所产生的变体形式，它们归属相同、基础属性相同、趋势或分布具有相似性，但相互独立；d4表示特征数据相似度，是指新接收的多特征数据转化而来的新特征数据链与d3特征数据变体链的相似度，通过链式对比算法计算得到；d5表示更新状态标识，标记特征数据变体链中的变体是否被更新； 对应公式如下： 采用链式对比算法进行上述多特征数字相似链的处理：将d3中存在的特征数据变体链，用TL表示TL＝{people，machine，material，technology，environment：[ft1，ft2，…，ftm]}，m为特征数据变体链的长度，其中ft1，ft2，…，ftm表示多特征数据在特征数据变体链中的具体数值，新获取的多特征数据用新特征数据变体链TL’表示，TL’＝{people，machine，material，technology，environment：[ft’1，ft’2，…，ft’n]}，n为新特征数据变体链的长度，其中ft’1，ft’2，…，ft’n表示新获取的多特征数据在新特征数据变体链中的具体数值，且m≥n，对应的链式对比算法公式如下： 其中LCS是动态规划算法，T为相似度，LCStj表示两个特征数据变体链的最长公共子序列，LLCStj表示该子序列的长度，LLCStjm表示两个特征数据变体链的最长公共子序列的长度与TL长度的比值，值域为0％,100％；多特征数字相似链中d2作为子特征数据的标识设定后不随算法进行调整和更新，d3中的特征数据变体链在每次对比后根据d5的更新状态标识进行判断是否更新并存储，作为下一次相似度计算的TL；通过LCS计算TL与TL’的相似度T存到d4中，用于d3中的特征数据变体链是否需要更新的判断，同时d5表示存在d3中特征数据变体链是否被更新的标识。

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