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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种高土石坝数字孪生模型构建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：CN120145770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510325363.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种高土石坝数字孪生模型构建方法是由陈辰;田纪辰;余瑞杰;李艳玲;吴震宇;卢祥;张鹏涛;薛江寒设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高土石坝数字孪生模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高土石坝数字孪生模型构建方法，属于高土石坝健康监控技术领域，该方法包括构建基于传感器监测数据的测点监控模型；构建映射模型，并构建采用领域自适应方法进行对抗训练的映射模型动态监测损失函数；将测点监控模型对高土石坝渗流过程和变形过程的变形监测效应量和渗压监测量的预测值输入至映射模型，得到数字孪生模型，并基于数字孪生模型构建极端工况数字孪生模型；采用知识图谱推理结合坝坡稳定系数实现极端工况数字孪生模型对实体模型的交互，本发明基于深度学习和有限元方法，首次提出一种高土石坝变形‑渗流数字孪生框架，以期实现更加经济、高效、可靠的监控方案，为未来高土石坝结构健康监测提供技术支持。

本发明授权一种高土石坝数字孪生模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种高土石坝数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建基于传感器监测数据的测点监控模型； S2、利用带有测点连接的长短时记忆神经网络LSTM框架，学习传感器测点对应的有限元节点渗压或变形值，传感器实际监测值分别与其周围节点渗压或变形值之间的信息传送关系，构建映射模型，并构建映射模型的动态监测损失函数； 所述映射模型的动态监测损失函数的表达式如下： 其中，表示映射模型进行领域自适应对抗训练所得的参数，表示映射模型进行领域自适应对抗训练的损失函数，表示映射模型的可训练参数，和均表示权重参数，用于平衡精度损失和空间变异性损失的影响，表示精度损失函数，表示空间变异性损失函数，表示有限元节点个数，表示损失计算方法，i表示循环计算，和表示映射模型预测值与数值模拟结果的空间梯度，表示损失平衡参数，表示输入为传感器测点时的损失，表示输入为传感器测点对应有限元节点时的损失，表示所有有限元节点的损失； S3、将测点监控模型对高土石坝渗流过程和变形过程的变形监测效应量和渗压监测量的预测值输入至映射模型，采用领域自适应进行对抗训练，结合测点监控模型得到数字孪生模型，并基于数字孪生模型构建极端工况数字孪生交互模型； S4、基于知识图谱构建高土石坝推理数据集，利用高土石坝推理数据集对极端工况数字孪生交互模型进行训练，并将极端工况数字孪生模型输出的坝体全域变形监测效应量和渗压监测量预测值作为输入，利用已训练的极端工况数字孪生交互模型输出得到对断面实体工程的处理措施，完成对高土石坝数字孪生模型的构建。

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