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龙图腾网获悉北京机科国创轻量化科学研究院有限公司申请的专利基于MBSE的工业母机数字样机协同设计方法及装置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：CN119962231B 。

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：202510101959.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于MBSE的工业母机数字样机协同设计方法及装置是由田宇航;杨万然;吴乐;李周;郭晓珂设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MBSE的工业母机数字样机协同设计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MBSE的工业母机数字样机协同设计方法及装置，属于工业母机建模技术领域。该方法包括：S1、构建工业母机数字样机的设计模型库；所述设计模型库中包含若干不同类型的需求模型以及若干针对数字样机各个方面需求的大模型；S2、根据目标和需求，从设计模型库中选择若干合适的需求模型，利用人工智能技术调用相应匹配到的所述大模型构建工业母机结构数字样机模型、工业母机电气数字样机模型、工业母机液压数字样机模型和或工业母机工艺数字样机模型；S3、对数字样机模型进行调整和优化，得到满足精度要求的工业母机数字样机模型。本发明可以从四个维度进行数字样机设计，多模型融合，提高工业母机设计效率及精度。

本发明授权基于MBSE的工业母机数字样机协同设计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MBSE的工业母机数字样机协同设计方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建工业母机数字样机的设计模型库；所述设计模型库中包含若干不同类型的需求模型以及若干针对数字样机各个方面需求的大模型； S2、根据目标和需求，从设计模型库中选择若干合适的需求模型，利用人工智能技术调用相应匹配到的所述大模型，构建工业母机结构数字样机模型、工业母机电气数字样机模型、工业母机液压数字样机模型和工业母机工艺数字样机模型； S3、对构建的数字样机模型进行调整和优化，设计师或工程师从伦理和安全角度对生成的设计方案进行审查，基于工程师经验从功能完整性、安全性、兼容性、性能、成本以及仿真验证的角度进行调整优化，得到满足精度要求的工业母机数字样机模型； 所述工业母机结构数字样机模型包括多层次的零件模型、机构模型、装配模型、接触模型和多体动力学模型； 构建所述零件模型时，根据已有的设计参数和目标指标，利用人工智能技术匹配合适的大模型，生成初始零件模型，结合工程师经验对所述初始零件模型进行优化和调整，得到符合要求的零件模型； 构建所述机构模型时，根据工业母机的连接和运动关系，利用人工智能技术匹配合适的大模型生成初始机构模型；结合工程师经验对所述初始机构模型进行优化和调整，得到符合要求的机构模型； 构建所述装配模型时，根据已构建的零件模型和机构模型，利用人工智能技术匹配合适的大模型得到初始装配模型，结合工程师经验对初始装配模型进行调整和优化，得到最终的装配模型； 构建所述接触模型时，根据已构建的零件模型和装配模型，并基于零件几何特征和碰撞检测算法，利用人工智能技术匹配合适的大模型生成初始接触模型，结合工程师经验对所述初始接触模型进行调整和优化，得到能够反应零件之间接触关系的接触模型； 构建所述多体动力学模型时，根据已构建的零件模型、机构模型和装配模型，利用人工智能技术匹配合适的大模型得到初始多体动力学模型；根据运动特性和受力情况对初始多体动力学模型进行调整和优化，得到最终的多体动力学模型； 所述工业母机电气数字样机模型包括控制模型、检测模型和或故障预测模型； 构建所述控制模型时，利用人工智能技术，结合电气控制相关的需求参数和目标，匹配合适的大模型生成初始控制模型；再结合工程师经验对初始控制模型进行调整和优化得到所需的控制模型； 构建所述检测模型时，根据检测需求利用人工智能技术匹配合适的大模型生成初始检测模型；再结合工程师经验对初始检测模型进行进一步优化和调整得到所需的检测模型； 故障预测模型：根据已构建的控制模型和检测模型，利用人工智能技术匹配合适的大模型生成初始故障预测模型，再结合工程师经验对初始故障预测模型进行进一步的优化和调整，得到所需的故障预测模型； 所述工业母机液压数字样机模型的构建内容包括： 根据需求模型中描述的液压控制要求，利用人工智能技术匹配合适的大模型生成初始液压控制模型，再结合工程师经验对初始液压控制模型进行进一步优化和调整，确保液压控制模型符合需求模型中的要求，得到最终的液压控制模型； 所述工业母机工艺数字样机模型的构建内容包括： 根据工艺参数和工艺特性，从模型库中选择合适的工艺类型的需求模型，再结合工程师经验对该模型进行进一步的调整和优化，得到最终的工艺需求模型； 根据得到的工艺需求模型，利用人工智能技术匹配合适的大模型生成初始工业母机工艺数字样机模型，再结合工程师经验对初始工业母机工艺数字样机模型进行进一步的调整和优化，得到最终的工艺需求模型。

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