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龙图腾网获悉南通尧成机械设备制造有限公司申请的专利一种基于数字孪生的智能控制方法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：CN120972599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511505467.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于数字孪生的智能控制方法是由黄晓龙设计研发完成，并于2025-10-21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智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的智能控制方法，具体涉及数字孪生技术领域，包括S1：多维度数据采集、S2：数字孪生板材模型构建、S3：生成排样方案、S4：迭代剪切、S5：综合质量评估、S6：自适应优化。本发明通过构建融合几何尺寸、表面质量及材料特性的数字孪生板材模型，在执行排样决策时采用多目标优化算法，并通过排样、剪切、扫描、再排样的动态迭代闭环，基于剩余价值指数科学决策板材的终止切割时机，能够提高金属薄板的利用率，极大地减少了材料浪费从而在保证金属薄板剪切在保障质量的前提下，最大限度地提升了材料利用率，同时满足了降低成本与提升品质的双重需求。

本发明授权一种基于数字孪生的智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的智能控制方法，其特征在于，包括： S1：多维度数据采集：对待剪切区域的单个金属薄板按照预定义的数据规范实时采集几何尺寸、表面质量以及材料特性三类原始数据； S2：数字孪生板材模型构建：对几何尺寸、表面质量以及材料特性进行预处理操作后加权，计算待剪切金属薄板的质量值，由此建立薄板质量分布图谱，进而基于板材质量分布图谱对金属薄板进行质量区域划分，并建立样板质量要求数据库； S3：生成排样方案：从样板质量要求数据库调取待剪切样板集，包括每个样板的几何尺寸和最低质量阈值要求，并采用改进遗传算法进行排样优化，由此输出最优排样方案； 所述最优排样方案生成操作如下： 从样板质量要求数据库中根据当前生产订单调取本次生产任务的所有样板，由此生成待剪切样板集，并将待剪切样板集按面积从大到小排序，标记为{S1，S2，…，Sn}，其中每个样板Si的信息包括其几何尺寸和最低质量阈值要求； 采用改进遗传算法进行排样方案寻优，在算法迭代终止后最终输出最优解集，标记为{方案1，方案2，…，方案n}，并按排样方案的综合适应度进行降序排列，由此筛选首位可执行的排样方案作为最优排样方案，其中最优排样方案包括每个样板在薄板上的具体位置、对应的质量区域、样板间的间距以及该方案的材料利用率、质量达标率； 所述排样方案寻优具体包括： 提取待剪切样板集中的样板排列顺序，并确定每个样板相对于其排放基准点的旋转角度； 对当前样板Si，根据其最低质量阈值要求，将其可放置区域限制在薄板质量分布图谱中所有对应质量区域内，并根据旋转角度寻找该位置的最优朝向； 在样板排放后分别计算该薄板的材料利用率和质量匹配率，其中材料利用率通过所有已排放样板的总面积与薄板原始总面积相比得到，质量匹配率通过质量匹配的样板数量与总样板数量相比得到； 对材料利用率和质量匹配率分配权重系数，分别标记为α和β，权重系数根据生产任务优先级动态调整，进而对该薄板进行材料利用率和质量匹配率的权重相加，计算排样方案的综合适应度； 采用交叉变异策略，当算法迭代次数达到预设最大值时停止迭代，输出最优解集； S4：迭代剪切：基于最优排样方案下发至剪切设备，并实时采集剪切参数，在剪切后重新扫描剩余薄板，并更新数字孪生板材模型，计算剩余价值指数，由此进行排样终止判断； S5：综合质量评估：在剪切完成后对金属薄板进行质量检测，包括尺寸精度和切口质量，由此计算剪切后的金属薄板对应的综合质量系数； S6：自适应优化：基于数字孪生板材模型结合剪切后的金属薄板对应的综合质量系数进行综合效能评估，进而以薄板状态为状态空间，以排样方案为动作空间，以综合效能评估指数为奖励，更新排样方案，进行自适应优化。

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