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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于代理模型的桥墩数字孪生智能监测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：CN120822277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511332002.5，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于代理模型的桥墩数字孪生智能监测方法及系统是由杨则英;毕传龙;房晨晨;薛洪野;孙芮;曲伟松;杨乾一;曲建波;段蓉蓉;曲植霖;王成赫设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于代理模型的桥墩数字孪生智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于代理模型的桥墩数字孪生智能监测方法及系统，涉及桥墩状态监测技术领域。该方法包括步骤：构建待监测桥墩的有限元模型；利用本征正交分解方法对输入输出数据集进行降维与特征提取；利用高斯过程回归方法构建代理模型进行训练，训练过程中采用自适应粒子群优化和嵌套交叉结合的验证策略对代理模型进行验证，得到最优超参数；利用最优超参数对代理模型重新训练，得到最终的桥墩数字孪生智能监测代理模型。本发明旨在针对桥墩在水平受力、冲刷深度、震动、倾斜、沉降等多种复杂外部工况下的健康状态进行高精度、快速且可视化的预测与评估。

本发明授权基于代理模型的桥墩数字孪生智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于代理模型的桥墩数字孪生智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建待监测桥墩的有限元模型，以工况因素组合作为输入数据，有限元模型根据工况数据进行计算得到的桥墩状态数据作为输出数据，得到输入输出数据集； 利用本征正交分解方法对输入输出数据集进行降维与特征提取，得到特征系数矩阵； 利用高斯过程回归方法构建代理模型，以特征系数矩阵为输出，工况因素组合作为输入对代理模型进行训练，训练过程中采用自适应粒子群优化和嵌套交叉结合的验证策略对代理模型进行验证，得到最优超参数，其中，训练过程中采用自适应粒子群优化和嵌套交叉结合的验证策略对代理模型进行验证的具体步骤为： 将输入输出数据集平均分成若干个子集作为外层验证基础； 在外层每个折中，选取一个不重复子集作为外层验证集，用于最终评估模型，其余子集部分则作为外层训练集再次进行内层交叉验证，用以通过粒子群优化搜索高斯过程回归； 内层交叉验证的具体步骤为： 外层训练集平均分成若干组进行内层交叉验证，在内层每个折中，选取一个不重复子集作为内层测试集，其余子集部分则作为内层训练集用于训练高斯过程回归模型； 使用自适应的粒子群优化方法进行超参数寻优，并利用训练得到的代理模型在内层测试集中计算均方根误差，记录并进入内层下一折交叉验证； 最终完成内层所有交叉验证，选取均方根误差最小的超参数组合； 利用最优超参数对代理模型重新训练，得到最终的桥墩数字孪生智能监测代理模型，将桥墩数字孪生智能监测代理模型应用在数字孪生平台中。

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