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龙图腾网获悉西南交通大学;中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所申请的专利一种基于数字孪生的无缝线路纵向作用监测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：CN119514272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411556307.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于数字孪生的无缝线路纵向作用监测方法是由杨荣山;兰才昊;牛鑫宇;李卓航;高彦嵩;谢艳霞;倪一;徐玉坡;王璞设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的无缝线路纵向作用监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的无缝线路纵向作用监测方法，包括以下步骤：S1、确立现场无缝线路特殊区段类型；S2、采用温度传感器和位移传感器采集特征点数据；S3、建立有限元仿真模型，计算特殊区段温度、位移与钢轨纵向附加力；S4、建立映射模型，得到物理数据库到虚拟数据库的映射关系；S5、将映射数据与未参与映射模型建立的数据进行对比，对模型进行验证；S6、构建与无缝线路特殊区段完全相等的数字孪生虚拟体，并与现场无缝线路进行交互。本发明基于数字孪生技术，可实时判断现场无缝线路服役状态，并能模拟各种无缝线路维护措施，便于更高效地制定养护维修计划。

本发明授权一种基于数字孪生的无缝线路纵向作用监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的无缝线路纵向作用监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、确立现场无缝线路特殊区段类型； S2、采用温度传感器和位移传感器采集特征点数据； S3、建立有限元仿真模型，计算特殊区段温度、位移与钢轨纵向附加力； S4、建立映射模型，得到物理数据库到虚拟数据库的映射关系； 所述物理数据库的数据为S2中传感器采集得到的物理数据，所述虚拟数据库中数据为S3计算得到的虚拟数据； 所述建立映射模型包括以下步骤： 利用物理数据库作为输入，虚拟数据库作为输出，构建并训练特殊区段无缝线路在多工况作用下物理数据和虚拟数据的神经网络模型，所述神经网络模型的训练数据为物理数据库中的N个传感器采集点的物理数据集以及虚拟数据库中M个对应由有限元仿真模型计算得到的虚拟数据集，基于所述物理数据集和虚拟数据集训练映射模型； 所述神经网络模型包含四层网络： 第一层网络为输入层，将一维时序数据通过CNN网络进行特征提取； 第二层网络为Bi-GRU时序网络层，将前一层CNN特征提取数据作为输入，在时间尺度上进一步提取特征； 第三层网络为神经网络超参数优化层，对CNN网络和Bi-GRU时序网络的超参数进行自适应优化； 第四层网络为输出层，构建进行训练、优化，并以均方误差作为模型的目标函数，通过最小化均方误差训练模型； S5、将映射数据与未参与映射模型建立的数据进行对比，对模型进行验证； S6、通过3D渲染，构建与无缝线路特殊区段完全相等的数字孪生虚拟体，并与现场无缝线路进行交互。

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西南交通大学;中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所，其通讯地址为：610031 四川省成都市金牛区二环路北一段；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”。

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