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龙图腾网获悉武汉鼎元同立科技有限公司申请的专利一种面向Modelica模型的增量编译方法及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：CN119759362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202411915284.7，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种面向Modelica模型的增量编译方法及系统是由黄志超;田显钊设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向Modelica模型的增量编译方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向Modelica模型的增量编译方法及系统，该方法包括：对编辑修改后的Modelica模型文本进行关键词匹配得到Modelica模型的抽象语法树；抽象语法树包括Modelica模型中各个组件的定义和行为；基于抽象语法树与上一次的变化确定Modelica模型编辑修改的变化部分；将Modelica模型的变化部分实例化为中间表示；中间表示包括：组件的变元树和组件行为列表；对Modelica模型的变化部分与未变部分的中间表示进行整合，得到Modelica模型的完整表示；通过增量编译，可以实现对模型修改部分的快速识别与局部编译，从而避免对整个模型进行重新编译，显著提高编译效率。同时，增量编译还能有效减少编译诊断信息的输出量，使用户能够更轻松地获取到与修改部分相关的诊断信息，进一步提升建模体验。

本发明授权一种面向Modelica模型的增量编译方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向Modelica模型的增量编译方法，其特征在于，所述编译方法包括： 步骤1，对编辑修改后的Modelica模型文本进行关键词匹配得到所述Modelica模型的抽象语法树；所述抽象语法树包括所述Modelica模型中各个组件的定义和行为； 步骤2，基于所述抽象语法树与上一次的变化确定所述Modelica模型编辑修改的变化部分； 步骤3，将所述Modelica模型的变化部分实例化为中间表示；所述中间表示包括：组件的变元树和组件行为列表； 步骤4，对所述Modelica模型的变化部分与未变部分的中间表示进行整合，得到所述Modelica模型的完整表示； 所述步骤3包括： 在对所述Modelica进行首次编译时，对所述Modelica模型进行完整编译得到所有组件的中间表示，构建生成模型抽象语法树与中间表示映射表； 对所述Modelica模型编辑修改后，遍历所述Modelica模型的所有组件，任意组件的抽象语法树在所述映射表中没有对应的中间表示时，判断该组件被修改过，生成各个修改过的组件的中间表示作为所述Modelica模型的变化部分的中间表示，并对应修改所述映射表。

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