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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种性能孪生体构建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：CN118133633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410470166.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种性能孪生体构建方法及系统是由赵强强;朱梁飞;洪军;吴腾飞;姜冬磊;李小虎设计研发完成，并于2024-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种性能孪生体构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种性能孪生体构建方法及系统，包括：根据装配对象的几何物理参数和运动约束关系，建立装配对象的理论仿真模型，得到低精度模型输入样本；采集装配对象的几何物理参数实测数据，得到高精度模型输入样本；基于变可信度代理模型建模方法，融合高精度模型输入样本和低精度模型输入样本构建性能孪生体；根据性能孪生体预测装配对象的装配精度与结构力学性能，评估得到满足性能要求的性能孪生体。本发明以变可信度代理模型构建性能孪生体，同时考虑核函数与学习函数的双函数自适应选择方法代替传统的人工选择，提高高保真性能孪生体系统建模效率，对装配对象的性能监测、优化控制、装配调控具有重要意义。

本发明授权一种性能孪生体构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种性能孪生体构建方法，其特征在于，包括： 根据装配对象的几何物理参数和运动约束关系，建立装配对象的理论仿真模型，作为低精度模型输入样本； 采集装配对象的几何物理参数实测数据，作为高精度模型输入样本； 基于变可信度代理模型建模方法，融合高精度模型输入样本和低精度模型输入样本构建性能孪生体； 根据性能孪生体预测装配对象的装配精度与结构力学性能，评估得到满足性能要求的性能孪生体； 所述理论仿真模型为有限元分析模型，所述有限元分析模型包括有限元静力学模型和有限元动力学模型； 所述变可信度代理模型采用Co-Kriging法，所述变可信度代理模型的核函数通过自适应选择方法选择得到； 所述满足性能要求的性能孪生体的评估方法为： 根据性能孪生体实时预测装配对象的装配精度与结构力学性能结果，对性能孪生体进行训练，判断性能孪生体是否满足装配对象的装配精度与结构力学性能的评估要求； 若满足性能评估要求，则无需更新初始样本集； 若不满足性能评估要求，则通过自适应选择学习函数方法对未满足性能要求的数字孪生体进行初始样本集更新； 所述性能孪生体的构建方法包括： 基于拉丁超立方试验设计法，完成面向装配对象的性能孪生体预测模型的试验设计； 根据试验设计获得的初始实验样本集，将面向低精度模型输入样本带入理论仿真模型获得低精度输出样本，将面向高精度模型输入样本带入实验测试获得高精度输出样本，完成高低精度输入与输出样本的建立； 基于核函数的自适应选择方法为代理模型选取相关函数，根据建立的高低精度输入与输出样本，以变可信度代理模型方法构建初始预测性能近似模型，搭建面向装配对象结构参数与力学性能预测的性能孪生体； 所述性能孪生体包括数据采集与融合、数据传输、数据仿真分析与算法求解、装配体三维模型构建、装配性能实时预测及显示反馈、交互映射与优化调整。

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