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龙图腾网获悉上海市建筑装饰工程集团有限公司申请的专利一种基于数字孪生的历史建筑结构评估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：CN120688144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511203306.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于数字孪生的历史建筑结构评估系统是由江旖旎;洪潇;沈磊;孙宇;杜海玉设计研发完成，并于2025-08-27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历史建筑结构评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字孪生技术领域，具体公开了一种基于数字孪生的历史建筑结构评估系统，包括多源数据采集模块、动态数字孪生建模模块、结构健康评估模块、智能维护决策模块和协同优化分析模块。本方案捕捉历史建筑的几何、材料和环境信息，通过数字孪生建模技术实现对历史建筑的全方位监测，结合有限元分析和SVM算法构建智能化评估模型，快速识别高风险区域，确保评估结果的真实性和准确性；使用强化学习算法适应历史建筑复杂多变的环境需求，自动生成维护策略，并通过协同优化分析持续优化模块间的协作效率，提高整体运行性能，保障评估精度同时有效控制系统资源消耗。

本发明授权一种基于数字孪生的历史建筑结构评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的历史建筑结构评估系统，其特征在于：包括多源数据采集模块、动态数字孪生建模模块、结构健康评估模块、智能维护决策模块和协同优化分析模块； 所述多源数据采集模块全面采集历史建筑的几何形态、材料性能、结构响应及环境参数信息的时间序列，对每个时间点采集到的数据样本进行预处理，得到预处理后的数据并发送至动态数字孪生建模模块； 所述动态数字孪生建模模块利用预处理后的数据构建历史建筑的数字孪生模型，并根据实时的数据样本更新模型参数，反映历史建筑的当前状态，将数字孪生模型及其参数发送至结构健康评估模块； 所述结构健康评估模块使用有限元分析方法构建历史建筑的多维特征向量，结合SVM算法对历史建筑的结构状态进行定量评估，识别历史建筑中的潜在风险区域，输出结构状态等级； 所述智能维护决策模块基于历史建筑的多维特征向量和结构状态等级，采用强化学习算法学习维护策略，自动生成维护方案； 所述协同优化分析模块构建多目标优化模型优化模块间的协作效率，实现资源的合理分配； 所述动态数字孪生建模模块包括模型构建单元、结构特性加载单元、状态更新单元和模型输出单元； 所述模型构建单元基于数据样本中的几何形态数据构建历史建筑的基础三维模型； 所述结构特性加载单元基于数据样本中的材料性能和结构响应数据，通过物理仿真和数据分析模拟历史建筑材料的热传导特性和力学响应，为基础三维模型添加材料特性和结构响应信息； 所述状态更新单元使用卡尔曼滤波算法，根据实时的数据样本更新模型参数，反映历史建筑的当前状态； 所述模型输出单元基于更新后的模型参数动态调整基础三维模型，生成可视化的数字孪生模型； 所述结构健康评估模块包括：条件加载单元、特征提取单元和结构状态分类单元； 所述条件加载单元对数字孪生模型施加边界条件和加载条件，采用有限元分析方法计算历史建筑关键区域的应力分布、位移场及应变能，获取模型参数的变化情况； 所述特征提取单元根据模型参数的变化情况识别历史建筑中的潜在风险区域，提取代表特征，构建历史建筑的多维特征向量； 所述结构状态分类单元利用SVM对历史建筑的结构状态进行分类，按照时间序列输入历史建筑的多维特征向量，自动筛选具有代表性样本的支持向量，输出每一时间点的结构类别标签，映射为历史建筑的结构状态等级； 所述智能维护决策模块包括状态动作识别单元、维护策略学习单元和维护策略生成单元； 所述状态动作识别单元接收多维特征向量并编码为状态变量，结合结构状态等级定义对历史建筑进行维护操作的动作空间； 所述维护策略学习单元基于强化学习算法，通过状态-动作值函数学习维护策略，结合多个目标最大化长期维护效益； 所述维护策略生成单元在当前状态下选取状态-动作值函数最大的动作为最优维护动作，生成并输出维护方案。

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