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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于数字孪生的阀门振动冲击测试的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：CN120778322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511294435.6，技术领域涉及：G01M7/08；该发明授权一种基于数字孪生的阀门振动冲击测试的方法及系统是由宋学官;曾令杰;丛铭;杜长青;刘佳明;申翔东;李修文设计研发完成，并于2025-09-11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阀门振动冲击测试的方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于数字孪生的阀门振动冲击测试的方法及系统，属于工业设备测试与评估技术领域。所述方法包括：首先，部署多源传感器网络，构建阀门振动冲击测试的物理实体层，进行多种物理监测数据采集及预处理，构建数字孪生体层。其次，基于多种物理监测数据和数字孪生体层，通过数字孪生体模型的参数校准和更新，实现与物理试验台的实时数据同化。最后，执行虚拟振动冲击测试，根据测试结果实现对物理实体全局响应和关键部位信息的预测与评估，最终实现交互与性能预测。并通过阀门振动冲击测试系统实现阀门振动冲击测试的方法。本发明能够显著提升故障诊断能力、早期损伤的识别能力和阀门状态预测与评估能力，克服现场监测信息不足的缺陷。

本发明授权一种基于数字孪生的阀门振动冲击测试的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的阀门振动冲击测试的方法，其特征在于，所述的方法包活以下步骤： 第一步，构建阀门振动冲击测试的物理实体层； 第二步，基于第一步部署的多源传感器网络，进行多种物理监测数据采集及预处理； 第三步，构建阀门振动冲击测试数字孪生体层；基于第一步构建的阀门振动冲击测试的物理实体层和第二步预处理后的多种物理监测数据，通过构建数字孪生体模型，并进行模型降阶处理，实现对阀门振动冲击测试的物理实体层的动态虚拟映射；具体的： 步骤3.1，构建几何模型；基于第一步构建的阀门振动冲击测试的物理实体层，对包括关键细节的阀门的精确CAD模型进行构建，其中关键细节主要包括阀瓣、阀杆和流道； 步骤3.2，构建多物理场属性模型；基于第一步构建的阀门振动冲击测试的物理实体层，包括建立材料属性、流量属性和边界条件库； 步骤3.3，构建结构动力学仿真模型；基于步骤3.1构建的几何模型，通过有限元法建立阀门结构的动力学仿真模型，确保支持瞬态动力学分析，同时考虑非线性仿真计算，如公式1所示： 1； 其中，为位移；为速度；为加速度；为时间；为流体压力；为质量矩阵；为阻尼矩阵；为刚度矩阵；为外部激励；为接触力；为流体作用力； 步骤3.4，构建计算流体力学CFD仿真模型；基于步骤3.1构建的几何模型，通过瞬态湍流模拟计算阀门内部及泄露路径的复杂流场、压力脉动、瞬态液动力或气动力，确保精确模拟阀门内流场，如公式2、公式3所示： 2； 3； 其中，为流速；为时间；为流体压力；为流体密度；为运动粘度；为外力；为Del算子； 步骤3.5，构建流固耦合FSI仿真模型；基于步骤3.3构建的结构动力学仿真模型和步骤3.4构建的计算流体力学CFD仿真模型，通过流固耦合仿真建立二者之间的双向耦合数据传递，即位移到流体网格变形以及流体压力到结构载荷，实现流体载荷对结构变形或振动的影响，以及结构变形对流场的反作用，达到耦合界面上的力平衡和运动协调； 步骤3.6，构建摩擦磨损模型；基于第一步构建的阀门振动冲击测试的物理实体层，通过Archard磨损模型来预测包括密封副、阀杆和填料的关键摩擦副在振动冲击下的微动磨损，如公式4所示： 4； 其中，为磨损体积；为无量纲磨损系数；为法向载荷；为滑动距离；为布氏硬度； 步骤3.7，构建疲劳损伤模型；基于第二步预处理后的多种物理监测数据，通过临界平面法中的SWT模型，利用动态应力或应变结果预测关键部位的疲劳裂纹萌生寿命，如公式5所示： 5； 其中，为SWT参数，为最大应力，为应变幅； 则上述步骤3.1~步骤3.7完成数字孪生体模型的构建； 步骤3.8，数字孪生体模型的降阶处理；基于步骤3.1到步骤3.7构建的数字孪生体模型为高维全阶模型，通过运用本征正交分解或动态模态分析，将高维全阶模型转化为适用于实时或近实时运算的低阶代理模型，建立降阶模型库； 第四步，构建数据-模型融合驱动引擎；基于第二步预处理后的多种物理监测数据和第三步构建的阀门振动冲击测试数字孪生体层，通过数字孪生体模型的参数校准和更新，实现与物理试验台的实时数据同化；具体的： 步骤4.1，数字孪生体模型参数校准；基于第二步预处理后的多种物理监测数据，通过遗传算法来校准第三步构建的数字孪生体模型中的关键不确定参数，包括接触刚度、阻尼系数和边界条件； 步骤4.2，数字孪生体模型更新；基于第二步预处理后的多种物理监测数据和步骤4.1校准后的数字孪生体模型，通过卡尔曼滤波算法将实时采集的物理监测数据与数字孪生体模型的预测输出进行动态融合，实现数字孪生体模型更新，包括对数字孪生体模型状态、数字孪生体模型参数和数字孪生体模型结构的更新； 第五步，进行虚拟振动冲击测试与评估；基于第四步处理后的阀门振动冲击测试数字孪生体层，通过在数字孪生体模型的平台上定义各种虚拟振动冲击测试场景，执行虚拟振动冲击测试，根据测试结果实现对物理实体全局响应和关键部位信息的预测与评估； 第六步，基于第五步获得的虚拟振动冲击测试结果，实现交互与性能预测。

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