CN114936409A - 土木工程结构数字孪生建模方法 - Google Patents
土木工程结构数字孪生建模方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114936409A CN114936409A CN202210723208.0A CN202210723208A CN114936409A CN 114936409 A CN114936409 A CN 114936409A CN 202210723208 A CN202210723208 A CN 202210723208A CN 114936409 A CN114936409 A CN 114936409A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- structural
- simulation model
- virtual simulation
- digital twin
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 21
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 21
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 20
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 19
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 17
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 238000012038 vulnerability analysis Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Architecture (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及一种土木工程结构数字孪生建模方法，基于结构信息化、信息模型化及信息数据化的原则构建包含物理孪生层、数字孪生层和信息沟通媒介的土木工程结构数字孪生体；在物理孪生层，在结构物理实体上布设传感设备，以实时获取并传输供数字孪生层使用的感知信息；在数字孪生层构建与结构物理实体相对应且实时更新的虚拟仿真模型；信息沟通媒介为实现结构物理实体与虚拟仿真模型之间信息传递的智能算法，以通过物理孪生层中获取的感知信息更新数字孪生层中虚拟仿真模型的模型参数。该方法有利于以数字化的方式实现对结构物理实体的全生命周期仿真。
Description
技术领域
本发明属于土木工程领域，具体涉及一种土木工程结构数字孪生建模方法。
背景技术
土木工程结构服役期间需承受复杂多样的外荷载作用和环境影响，各受力构件易发生性能劣化，存在安全隐患。为此，可以在重要结构上布设包含不同类型传感器的健康监测系统，结合传感器数据和结构模型来准确、实时地反馈结构的当前状态，此时一个精确且能实时更新的仿真模型具有重要意义。然而土木结构具有几何尺寸大、构件种类繁多、材料离散性大及边界条件模糊等特点，同时不确定性因素的广泛存在使得基于优化反演的模型更新方式（比如有限元模型修正）难以用于实际工程，存在计算量大、优化难收敛和实时性差等缺点，亟需探索新的模型建立方式，便于实现结构实体和仿真模型间的精确实时反馈。
数字孪生通过新一代信息技术对物理结构的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模，从而实现结构在实际物理空间与虚拟数字空间的交互映射，并完成对真实结构的实时监控。数字孪生技术早期被定义为“信息镜像模型”，意为对结构物理实体的精确映射。数字孪生已在包括航空航天、船舶、智慧城市等多个领域的得到广泛关注和研究，可为土木结构的实时建模与监测提供了新的途径。
不同的应用场景需要不同的数字孪生解决方案。在土木工程领域，数字孪生技术可以应用于桥梁的倒塌易损性分析，对应的数字孪生模型是利用桥梁传感系统采集的响应数据进行非线性更新的有限元模型；还可将数字孪生建模用于装配式建筑的施工过程，体现实际施工现场的装配式构件施工流程；另有针对钢桥的疲劳寿命预测问题，建立了数字孪生驱动的概率多尺度钢桥疲劳寿命预测框架，结合数字孪生技术和疲劳理论、历史数据，实现对钢桥的疲劳寿命评估。
目前为止，数字孪生技术在土木工程领域的运用案例还非常少。更关键的是，针对土木工程结构数字孪生体的建立方法，尚没有通用的准则，而这点是数字孪生技术在土木工程领域落地应用的前提，亟待探索的问题之一。
发明内容
本发明的目的在于提供一种土木工程结构数字孪生建模方法，该方法有利于以数字化的方式实现对结构物理实体的全生命周期仿真。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种土木工程结构数字孪生建模方法，基于结构信息化、信息模型化及信息数据化的原则构建包含物理孪生层、数字孪生层和信息沟通媒介的土木工程结构数字孪生体；在物理孪生层，在结构物理实体上布设传感设备，以实时获取并传输供数字孪生层使用的感知信息；在数字孪生层构建与结构物理实体相对应且实时更新的虚拟仿真模型；所述信息沟通媒介为实现结构物理实体与虚拟仿真模型之间信息传递的智能算法，以通过物理孪生层中获取的感知信息更新数字孪生层中虚拟仿真模型的模型参数；通过物理孪生层、数字孪生层和信息沟通媒介共同构成数字孪生体，以数字化的方式实现结构物理实体全生命周期多要素仿真；
所述结构信息化为获取结构物理实体在设计、施工、维养过程中的相关信息以及所布设的传感设备获得的感知信息；所述信息模型化为基于获取的数据信息建立结构物理实体的虚拟仿真模型，通过模型的不断更新，作为对感知信息变化的反馈；所述信息数据化为将获取的所有结构信息数据化，基于数据化的结构信息，挖掘感知数据与结构参数之间的映射关系，反映结构特征，并通过挖掘出的结构特征以及得到的结构参数，使虚拟仿真模型朝着结构物理实体真实的服役状况去更新演化。
进一步地，该方法括以下步骤：
步骤1：在物理孪生层收集目标结构物理实体包括设计、施工图纸及维养记录的相关信息，结合传感设备现场获取的感知信息，作为建立虚拟仿真模型的信息来源；
步骤2：根据物理孪生层中获取到的设计、施工数据信息建立结构物理实体的虚拟仿真模型，作为数字孪生层中虚拟仿真模型的初状态；
步骤3：通过智能算法作为信息沟通媒介，实现物理孪生层与数字孪生层之间的即时信息交流，挖掘感知数据与结构参数之间的映射关系，根据感知数据的变化更新结构参数；
步骤4：将更新的结构参数反馈给虚拟仿真模型，实时更新虚拟仿真模型的状态，作为对结构物理实体的实时映射。
进一步地，采用有限元模型作为虚拟仿真模型的表示，采用神经网络作为信息沟通媒介，按如下方法进行数字孪生建模：
步骤A：收集目标结构包括设计、施工图纸、维养记录和监测数据的相关信息，作为目标结构的虚拟仿真模型的信息来源；
步骤B：根据获取到的数据信息建立所述目标结构的初始有限元模型，作为数字孪生层中虚拟仿真模型的初状态；
步骤C：通过神经网络建立监测数据与结构参数之间的映射关系，以神经网络为信息沟通媒介，实现物理孪生层中结构物理实体与数字孪生层中虚拟仿真模型之间的信息交流；
步骤D：结合目标结构的实时监测数据和构建的神经网络，识别目标结构各部件参数的即时值，实时反馈给有限元模型，调整有限元模型中的对应参数值，实现对虚拟仿真模型的实时更新；由于结构参数的演变均根据最新的监测数据，使得虚拟仿真模型能够实现对结构物理实体多要素的实时高保真映射，发现结构响应的细微变化。
进一步地，为实现数字孪生建模，根据对目标结构的各组成部件采集到的数据类型的不同，搭建相应的神经网络，挖掘监测数据与结构参数之间的映射关系；对于采集的振动加速度数据，采用以时序数列处理为主的循环神经网络建立响应-参数关系；对于采集的变形、内力数据，采用全连接网络建立响应-参数关系。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
（1）本发明提出的“结构信息化”、“信息模型化”、“信息数据化”确立了土木工程结构的数字孪生建模原则，对数字孪生技术在土木领域的应用具有重要意义。
（2）本发明提出的“物理孪生层”、“数字孪生层”、“信息沟通媒介”三个模块确立了土木工程结构的数字孪生建模框架，便于推广应用。
（3）本发明建立的数字孪生体包含了结构从设计、施工到运维过程的多尺度数据，能够以数字化的方式实现对土木工程结构的全寿命周期多要素仿真过程。结构物理实体发生的细微变化（变形、内力等），能够即时在虚拟仿真模型中体现，从而更好地反映土木结构的服役状况。
附图说明
图1是本发明实施例的方法实现原理图。
图2是本发明实施例的方法实现流程图。
图3是本发明实施例中对于斜拉桥上部结构的数字孪生建模流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例提供了一种土木工程结构数字孪生建模方法，该方法基于结构信息化、信息模型化及信息数据化这三条建模原则构建包含物理孪生层、数字孪生层和信息沟通媒介这三个模块的土木工程结构数字孪生体。
本方法提出的这三个模块具体为：
（1）物理孪生层：指结构物理实体本身以及结构上布设的传感设备。因为数据作为实现孪生模型更新的必要条件，要求物理孪生层能够源源不断地生成可供数字孪生层使用的监测数据。通过在结构物理实体上布设传感设备，实时获取并传输供数字孪生层使用的感知信息。
（2）数字孪生层：指结构物理实体的虚拟仿真模型，核心是构建与结构物理实体相对应且能实时更新的虚拟仿真模型。
（3）信息沟通媒介：指实现结构物理实体与虚拟仿真模型之间信息传递的智能算法（比如人工神经网络），其作为联系物理孪生层感知信息与数字孪生层模型参数的中介，通过物理孪生层中获取的感知信息更新数字孪生层中虚拟仿真模型的模型参数。
本发明提出的三条建模原则具体为：
（1）结构信息化：实际运营中的土木结构往往具有唯一性、不确定性和受力性能复杂等特点。要更好地描述结构，建立与实际结构相符的虚拟仿真模型，就需要了解尽可能多的结构信息，包括设计、施工、运营等。设计、施工阶段信息以图纸和现场记录为主，运营期间以针对具体结构和研究目的所布设的传感设备所得到的感知数据为信息主体，另包含了检测、维修等信息。所述结构信息化为获取结构物理实体在设计、施工、维养过程中的相关信息以及所布设的传感设备获得的感知信息。
（2）信息模型化：数据信息难以提供直观的人机交互和展示等能力，为此可以将有限元模型、BIM模型等用作信息的载体，基于获取的数据信息建立结构物理实体的虚拟仿真模型，通过模型的不断更新，作为对感知数据（信息）变化的反馈。信息模型化也可以称为“信息可视化”过程。
（3）信息数据化：土木结构信息通过数据化后才能存储、传输和使用。对土木结构来说，外部感知数据的变化，也意味着结构内部参数的改变。以结构参数和响应数据来准确反映结构特征，将结构信息数据化，才能实际应用。进一步地，结构参数作为虚拟仿真模型建立的依据，就需要从监测数据中去挖掘参数-响应之间的映射关系，从而指导虚拟仿真模型朝着物理实体真实的服役状况去演化。所述信息数据化为将获取的所有结构信息数据化，基于数据化的结构信息，挖掘感知数据与结构参数之间的映射关系，反映结构特征，并通过挖掘出的结构特征以及得到的结构参数，使虚拟仿真模型朝着结构物理实体真实的服役状况去更新演化。
基于上述的建模原则，如图2所示，该方法具体包括以下步骤：
步骤1：在物理孪生层收集目标结构物理实体包括设计、施工图纸及维养记录的相关信息，结合传感设备现场获取的感知信息，作为建立虚拟仿真模型的信息来源。
步骤2：为实现建模规则中的“信息模型化”，根据物理孪生层中获取到的设计、施工数据信息建立结构物理实体的虚拟仿真模型（比如有限元模型），作为数字孪生层中虚拟仿真模型的初状态。
步骤3：为实现虚拟仿真模型的实时更新，关键在于确定监测感知数据与结构参数间的对应关系，以便建立结构物理实体与虚拟仿真模型的“镜像”联系，实现对虚拟仿真模型的实时更新。本方法通过智能算法作为信息沟通媒介，实现物理孪生层的结构物理实体与数字孪生层的虚拟仿真模型之间的即时信息交流，挖掘感知数据与结构参数之间的映射关系，根据感知数据的变化更新结构参数。
步骤4：将更新的结构参数反馈给虚拟仿真模型，实时更新模型的状态，作为对结构物理实体的实时映射。
以斜拉桥上部结构的数字孪生建模为例。如图3所示，本方法采用有限元模型作为虚拟仿真模型的表示，采用神经网络作为信息沟通媒介，按如下方法建立数字孪生体：
步骤A：收集斜拉桥包括设计、施工图纸、维养记录和监测数据的相关信息，作为斜拉桥的虚拟仿真模型的信息来源。
步骤B：根据获取到的设计、施工数据信息建立所述斜拉桥上部结构的初始有限元模型，作为斜拉桥的虚拟仿真模型的初状态。
步骤C：通过神经网络建立监测数据与斜拉桥上部结构的结构参数之间的映射关系，以神经网络为信息沟通媒介，实现斜拉桥上部结构物理实体与其虚拟仿真模型之间的信息交流。
对于斜拉桥上部结构，其主要组成部件包括主梁、桥塔及拉索。为实现数字孪生建模，需要根据对应斜拉桥上部结构的各组成部件采集到的数据类型的不同，搭建相应的神经网络，挖掘监测数据与结构参数之间的映射关系。比如，对于采集的振动加速度数据，可以采用以时序数列处理为主的循环神经网络建立响应-参数关系；而对于采集的变形、内力等数据，可以采用全连接网络建立响应-参数关系。
步骤D：对于斜拉桥上部结构，其主要组成部件包括主梁、桥塔及拉索，结合斜拉桥的实时监测数据和构建的神经网络（即所述的信息沟通媒介），识别斜拉桥的主梁、桥塔及拉索参数的即时值，实时反馈给有限元模型，调整有限元模型中的对应参数值，实现对虚拟仿真模型的实时更新。由于结构参数的演变均根据最新的监测数据，且包含了结构物理实体从设计、施工到运维过程的多尺度数据，使得数字孪生体能够以数字化的方式实现对结构物理实体多要素的实时高保真映射，发现结构响应的细微变化，这也是数字孪生建模与一般模型修正技术的区别。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (4)
1.一种土木工程结构数字孪生建模方法，其特征在于，基于结构信息化、信息模型化及信息数据化的原则构建包含物理孪生层、数字孪生层和信息沟通媒介的土木工程结构数字孪生体；在物理孪生层，在结构物理实体上布设传感设备，以实时获取并传输供数字孪生层使用的感知信息；在数字孪生层构建与结构物理实体相对应且实时更新的虚拟仿真模型；所述信息沟通媒介为实现结构物理实体与虚拟仿真模型之间信息传递的智能算法，以通过物理孪生层中获取的感知信息更新数字孪生层中虚拟仿真模型的模型参数；通过物理孪生层、数字孪生层和信息沟通媒介共同构成数字孪生体，以数字化的方式实现结构物理实体全生命周期多要素仿真；
所述结构信息化为获取结构物理实体在设计、施工、维养过程中的相关信息以及所布设的传感设备获得的感知信息；所述信息模型化为基于获取的数据信息建立结构物理实体的虚拟仿真模型，通过模型的不断更新，作为对感知信息变化的反馈；所述信息数据化为将获取的所有结构信息数据化，基于数据化的结构信息，挖掘感知数据与结构参数之间的映射关系，反映结构特征，并通过挖掘出的结构特征以及得到的结构参数，使虚拟仿真模型朝着结构物理实体真实的服役状况去更新演化。
2.根据权利要求1所述的土木工程结构数字孪生建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在物理孪生层收集目标结构物理实体包括设计、施工图纸及维养记录的相关信息，结合传感设备现场获取的感知信息，作为建立虚拟仿真模型的信息来源；
步骤2：根据物理孪生层中获取到的设计、施工数据信息建立结构物理实体的虚拟仿真模型，作为数字孪生层中虚拟仿真模型的初状态；
步骤3：通过智能算法作为信息沟通媒介，实现物理孪生层与数字孪生层之间的即时信息交流，挖掘感知数据与结构参数之间的映射关系，根据感知数据的变化更新结构参数；
步骤4：将更新的结构参数反馈给虚拟仿真模型，实时更新虚拟仿真模型的状态，作为对结构物理实体的实时映射。
3.根据权利要求2所述的土木工程结构数字孪生建模方法，其特征在于，采用有限元模型作为虚拟仿真模型的表示，采用神经网络作为信息沟通媒介，按如下方法进行数字孪生建模：
步骤A：收集目标结构包括设计、施工图纸、维养记录和监测数据的相关信息，作为目标结构的虚拟仿真模型的信息来源；
步骤B：根据获取到的数据信息建立所述目标结构的初始有限元模型，作为数字孪生层中虚拟仿真模型的初状态；
步骤C：通过神经网络建立监测数据与结构参数之间的映射关系，以神经网络为信息沟通媒介，实现物理孪生层中结构物理实体与数字孪生层中虚拟仿真模型之间的信息交流；
步骤D：结合目标结构的实时监测数据和构建的神经网络，识别目标结构各部件参数的即时值，实时反馈给有限元模型，调整有限元模型中的对应参数值，实现对虚拟仿真模型的实时更新；由于结构参数的演变均根据最新的监测数据，使得虚拟仿真模型能够实现对结构物理实体多要素的实时高保真映射，发现结构响应的细微变化。
4.根据权利要求3所述的土木工程结构数字孪生建模方法，其特征在于，为实现数字孪生建模，根据对目标结构的各组成部件采集到的数据类型的不同，搭建相应的神经网络，挖掘监测数据与结构参数之间的映射关系；对于采集的振动加速度数据，采用以时序数列处理为主的循环神经网络建立响应-参数关系；对于采集的变形、内力数据，采用全连接网络建立响应-参数关系。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210723208.0A CN114936409A (zh) | 2022-06-24 | 2022-06-24 | 土木工程结构数字孪生建模方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210723208.0A CN114936409A (zh) | 2022-06-24 | 2022-06-24 | 土木工程结构数字孪生建模方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114936409A true CN114936409A (zh) | 2022-08-23 |
Family
ID=82868436
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210723208.0A Pending CN114936409A (zh) | 2022-06-24 | 2022-06-24 | 土木工程结构数字孪生建模方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114936409A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115374574A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 天津天锻航空科技有限公司 | 一种冲击液压成形用的数字孪生系统及构建方法 |
| CN115495485A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-20 | 广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司 | 一种具有区块链特征的物联网应用数字孪生方法 |
| CN116720415A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-09-08 | 中国人民解放军火箭军工程大学 | 一种基于数字孪生的目标红外特性建模方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111161410A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 中国矿业大学(北京) | 一种矿井数字孪生模型及其构建方法 |
| CN113378939A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-10 | 福州大学 | 基于物理驱动神经网络的结构数字孪生建模与参数识别法 |
| CN113569321A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-29 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于数字孪生模型的公路隧道运行状态仿真模拟方法 |
| CN113806978A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-17 | 华南理工大学 | 基于bim-fem的桥梁结构数字孪生体及方法 |
| CN114398697A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-26 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种建筑信息物理模型及其构建方法 |
-
2022
- 2022-06-24 CN CN202210723208.0A patent/CN114936409A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111161410A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 中国矿业大学(北京) | 一种矿井数字孪生模型及其构建方法 |
| CN113378939A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-10 | 福州大学 | 基于物理驱动神经网络的结构数字孪生建模与参数识别法 |
| CN113569321A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-29 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于数字孪生模型的公路隧道运行状态仿真模拟方法 |
| CN113806978A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-17 | 华南理工大学 | 基于bim-fem的桥梁结构数字孪生体及方法 |
| CN114398697A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-26 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种建筑信息物理模型及其构建方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115495485A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-20 | 广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司 | 一种具有区块链特征的物联网应用数字孪生方法 |
| CN115495485B (zh) * | 2022-09-30 | 2023-07-14 | 广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司 | 一种具有区块链特征的物联网应用数字孪生方法 |
| CN115374574A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 天津天锻航空科技有限公司 | 一种冲击液压成形用的数字孪生系统及构建方法 |
| CN116720415A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-09-08 | 中国人民解放军火箭军工程大学 | 一种基于数字孪生的目标红外特性建模方法 |
| CN116720415B (zh) * | 2023-08-09 | 2023-12-05 | 中国人民解放军火箭军工程大学 | 一种基于数字孪生的目标红外特性建模方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114936409A (zh) | 土木工程结构数字孪生建模方法 | |
| Gao et al. | Digital twin and its application in transportation infrastructure | |
| CN114109949B (zh) | 一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制系统及方法 | |
| CN107291879A (zh) | 一种虚拟现实系统中三维环境地图的可视化方法 | |
| CN114925562A (zh) | 一种装配式桥梁数字孪生系统及方法 | |
| CN114463932B (zh) | 非接触式施工安全距离主动动态识别预警系统及方法 | |
| CN108756292B (zh) | 一种基于物联网技术的建筑同步顶升控制方法及系统 | |
| Li et al. | The Application of Advanced Information Technologies in Civil Infrastructure Construction and Maintenance | |
| CN115563683A (zh) | 一种基于数字孪生的水利工程自动化安全监测管理系统 | |
| CN110705178A (zh) | 一种基于机器学习的隧道/地铁施工全过程围岩变形动态预测方法 | |
| CN116081488B (zh) | 一种场景自适应单轨吊运输机器人无人驾驶控制方法 | |
| CN115129030B (zh) | 一种基于模型与神经网络组合的无人机故障诊断系统 | |
| CN113467315A (zh) | 一种基于bim技术的隧道工程自动化监测控制方法及系统 | |
| CN115423132A (zh) | 一种基于数字孪生的工程机械预测性维护方法 | |
| CN115494802A (zh) | 一种流程作业多层级安全数智化监控系统 | |
| CN116052300A (zh) | 一种基于数字孪生的电力巡检系统和方法 | |
| Fan et al. | Multi-agent system for tunnel-settlement monitoring: A case study in Shanghai | |
| CN115526114B (zh) | 基于集合卡尔曼滤波法的水力裂缝形态反演方法及系统 | |
| Zhan et al. | A new prediction method for surface settlement of deep foundation pit in pelagic division based on Elman-Markov model | |
| CN115982870A (zh) | 一种基于aiot的基坑管控系统与方法 | |
| CN106338254B (zh) | 基于3d激光扫描的地下工程施工快速监测预测系统及方法 | |
| CN113068151B (zh) | 考虑系统失效的无人机蜂群任务可靠性分析方法及系统 | |
| CN110162803A (zh) | 基于卡尔曼滤波和离散数值积分计算示功图位移的方法 | |
| Zhang et al. | Large-scale machinery monitoring system based on the visual reality | |
| CN102297775A (zh) | 支座角位移时基于索力监测的识别松弛索的递进式方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |