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龙图腾网获悉成都光创联科技有限公司申请的专利基于数字孪生的光模块预测性调试与虚拟标定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：CN121462073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610001375.2，技术领域涉及：H04L43/20；该发明授权基于数字孪生的光模块预测性调试与虚拟标定方法是由卢广荣;高科;许远忠;刘伟设计研发完成，并于2026-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的光模块预测性调试与虚拟标定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光通信技术领域，公开了基于数字孪生的光模块预测性调试与虚拟标定方法，步骤为：通过光模块的物理特性与神经网络融合构建数字孪生模型；通过样本实测数据对数字孪生模型进行参数微调，构建个性化数字孪生模型；在数字环境中模拟光模块的全工作场景，个性化数字孪生模型生成虚拟测试样本，对虚拟测试样本进行虚拟调试；从虚拟调试通过的虚拟测试样本筛选出综合评分函数最高的参数组合，作为虚拟标定的最优驱动参数；物理测试系统联合最优驱动参数判断实测性能是否合格，若合格则生成测试报告，若不合格则重新进行虚拟调试与虚拟标定的迭代。本发明极大地减少测试设备的占用时间以及相应的物料消耗，提升了产线资源利用率。

本发明授权基于数字孪生的光模块预测性调试与虚拟标定方法在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的光模块预测性调试与虚拟标定方法，其特征在于，包括以下子步骤： 通过光模块的物理特性与神经网络融合构建数字孪生模型； 通过样本实测数据对数字孪生模型进行参数微调，构建个性化数字孪生模型； 在数字环境中模拟光模块的全工作场景，个性化数字孪生模型生成虚拟测试样本，对虚拟测试样本进行虚拟调试； 从虚拟调试通过的虚拟测试样本筛选出综合评分函数最高的参数组合，作为虚拟标定的最优驱动参数； 物理测试系统联合最优驱动参数判断实测性能是否合格，若合格则生成测试报告，若不合格则重新进行虚拟调试与虚拟标定的迭代； 所述构建数字孪生模型包括以下子步骤： 基于光模块核心器件的物理特性推导构建物理方程模块，提供基础性能约束数字孪生模型； 引入神经网络模型，对物理方程模块的预测误差进行补偿； 训练神经网络模型，训练完成后的神经网络模型和补偿的物理方程模块结合构建数字孪生模型； 所述神经网络模型的处理公式为： ； 其中，为第一隐藏层的权重矩阵，形状为16×3，为第二隐藏层的权重矩阵，形状为8×16，为输出层的权重矩阵，形状为3×8，为第一隐藏层的偏执向量，形状为16×1，为第二隐藏层的偏执向量，形状为8×1，为输出层的偏置向量，形状为3×1，初始值设为0，为第一隐藏层的ReLU激活函数，为第二隐藏层的ReLU激活函数，是输出层的Sigmoid函数； 所述构建个性化数字孪生模型包括以下步骤： 选择极冷温度、常规温度、极热温度三种环境条件，在每种工作环境下选择不同组典型驱动条件，在每种驱动动条件下采集输出性能数据，若干性能数据构成样本集； 以样本集的微调目标对神经网络模型的第二隐藏层和输出层进行参数微调训练，微调训练后的神经网络模型和补偿的物理方程模块结合获得个性化数字孪生模型。

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