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龙图腾网获悉中交一航局第五工程有限公司;中交第一航务工程局有限公司申请的专利基于数字孪生与多模态感知的移动模架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：CN120805271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511254135.5，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于数字孪生与多模态感知的移动模架智能监测方法及系统是由马冲;牛云亮;马进;李宇展;吕光智;孙国锋;袁方龙;孙毅铖;赵宇晨设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生与多模态感知的移动模架智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于数字孪生与多模态感知的移动模架智能监测方法及系统，属于建筑施工智能技术领域，包括：在移动模架实体上建立多模态传感器网络；建立数字孪生平台：构建与移动模架实体映射的BIM模型，在BIM模型中预埋虚拟监测点，与多模态传感器网络的传感器匹配校准，实时融合多模态传感器网络采集的多源传感器数据；基于所述多源传感器数据，实时计算施工健康指数SHI；基于所述多源传感器数据，通过AE‑LSTM混合模型实时预测失稳概率；同时预测施工健康指数SHI的权重因子；根据SHI和失稳概率，联合评估是否生成移动模架调整指令并发出预警。本发明对移动模架的安全状态实时把控，解决了无法实时监测失稳趋势的问题。

本发明授权基于数字孪生与多模态感知的移动模架智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生与多模态感知的移动模架智能监测方法，其特征在于，包括： S1、在移动模架实体上建立多模态传感器网络； S2、建立数字孪生平台：构建与移动模架实体映射的BIM模型，在BIM模型中预埋虚拟监测点，与多模态传感器网络的传感器匹配校准，实时融合多模态传感器网络采集的多源传感器数据； S3、基于所述多源传感器数据，实时计算施工健康指数SHI； S4、基于所述多源传感器数据，通过AE-LSTM混合模型实时预测失稳概率；同时预测施工健康指数SHI各参数的权重因子用于施工健康指数SHI的下一次计算； S5、根据施工健康指数SHI和预测得到的失稳概率，联合评估是否生成移动模架调整指令并发出预警； 步骤S2中在BIM模型中预埋虚拟监测点的方法包括： S201、建立多模态传感器网络中各传感器GIS坐标与BIM模型移动模架构件位置的关联关系，实现监测数据与BIM模型的空间绑定； S202、创建针对不同参数的监测点族，标记区分不同传感器类型，标注传感器关键信息； S203、采用MQTT协议将传感器数据流与BIM模型移动模架构件实时关联； 步骤S3中所述施工健康指数SHI的计算方法包括： ； 其中，SHI代表施工健康指数；代表应力安全系数，代表应力安全系数的权重因子；代表变形偏离度，代表变形偏离度的权重因子；代表环境风险值，代表环境风险值的权重因子；、、根据多源传感器数据实时计算；通过AE-LSTM混合模型预测进行实时更新； 步骤S4中通过AE-LSTM混合模型实时预测失稳概率包括： S401、固定LSTM模块，通过历史多源传感器数据训练AE模块，使AE模块有效提取多源传感器数据关键特征； S402、加载所述AE模块，接入LSTM模块，通过包含失稳事件的历史数据进行训练，输出为失稳概率，所述失稳事件为对应历史多源传感器数据未来k时间步的失稳值； S403、基于实时接收的多源传感器数据，通过AE模块和LSTM模块预测失稳概率； AE-LSTM混合模型的训练还包括： 以历史多源传感器数据作为输入数据，对应施工健康指数SHI各参数进行输入数据的特征工程；历史多源传感器数据中，对应SHI应力安全系数参数的数据，统计其应力值的时序变化率；对应SHI变形偏离度参数的数据，根据其形变数据形成空间梯度分布；对应SHI环境风险值参数的数据，统计环境参数的耦合振荡频率；以所述应力值的时序变化率、空间梯度分布、环境参数的耦合振荡频率作为特征向量进行训练； AE-LSTM混合模型引入注意力层，用于动态调整各特征向量的权重； 输出为施工健康指数SHI各参数的权重因子； 步骤S5包括： 设定失稳概率阈值和SHI阈值，当AE-LSTM混合模型预测得到的失稳概率大于所述失稳概率阈值，同时根据AE-LSTM混合模型预测得到的权重因子计算出的SHI大于所述SHI阈值，则生成移动模架调整指令并发出预警。

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