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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利融合多源数据的大型钢结构数字孪生模型构建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：CN119378085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411950078.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权融合多源数据的大型钢结构数字孪生模型构建方法及系统是由王正方;杨宇杰;高树华;王静设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多源数据的大型钢结构数字孪生模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于钢结构健康监测领域，提供了融合多源数据的大型钢结构数字孪生模型构建方法及系统，其通过基于多视角点云数据和设计图纸构建得到在役钢结构的几何模型；获取钢结构的多源异构数据；对多源异构数据进行跨模态融合得到跨模态融合特征；结合钢结构几何模型和跨模态融合特征构建得到钢结构几何模型对应的数字孪生模型；对构建的数字孪生模型进行动态预测修正，得到修正后的数字孪生模型。通过融合包含应变、温度、振动等多参数信号综合预测当前钢结构损伤情况，损伤状态预测更为准确。

本发明授权融合多源数据的大型钢结构数字孪生模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合多源数据的大型钢结构数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于多视角点云数据和设计图纸构建得到在役钢结构几何模型； 获取反映钢结构健康状况的多源异构数据； 对多源异构数据进行跨模态融合得到跨模态融合特征，具体包括： 基于钢结构的多源异构数据得到应变与温度特征映射和振动特征映射； 计算应变与温度特征映射在任意位置处信息的表征值，作为一元函数； 以嵌入式高斯函数的形式计算应变与温度特征映射中任意位置处信息和振动特征映射中任意位置处信息的相关性，作为二元函数； 基于一元函数和二元函数进行跨模态融合得到跨模态融合特征； 结合钢结构几何模型数据和跨模态融合特征数据构建得到钢结构几何模型对应的数字孪生模型； 对构建的数字孪生模型进行动态预测修正，得到修正后的数字孪生模型； 其中，所述基于多视角点云数据和设计图纸构建得到在役钢结构几何模型，包括： 基于获取的多视角点云数据构建得到在役钢结构的三维模型，包括：首先提取两个点云的各自特征，然后利用动态卷积网络加强两个点云各自全局特征，最后利用Transformer的注意力机制整合两个点云之间的互信息，从而建立关联；基于图优化的方式构建多个点云关系位姿图，使得全部点云配准为全局一致的表示；最后进行表面重建，得到钢结构的三维重构模型； 基于设计图纸构建在役钢结构的BIM设计模型； 将在役钢结构的三维模型和BIM设计模型进行对比，进行钢构件三维点云模型特征点矩阵的匹配，得到钢结构几何三维模型，包括： 根据构件类型设计不同目标特征点，结合钢构件三维点云数据，提取目标特征点； 比较特征点集之间相似性，不断迭代优化实现钢构件三维点云模型特征点矩阵的匹配，基于得到的相似变换参数实现相邻钢构件点集的精准对齐，并确定钢构件拼装顺序，完成钢结构三维点云模型的精准构建； 所述结合钢结构几何模型数据和跨模态融合特征数据构建得到钢结构几何模型对应的数字孪生模型，包括： 将钢结构几何模型数据和跨模态融合特征数据在时间维度和空间维度上对齐； 基于对齐后的钢结构几何模型数据、钢结构参数变化前后的融合特征数据对推演模型进行训练，得到训练后的推演模型，表示为： ， ， 其中，表示钢结构重建几何模型，表示钢结构关键参数变化前数据融合特征，表示t时刻钢结构关键参数变化后数据融合特征，表示t时刻多源数据监测场到重建模型变形场之间的映射关系，表示神经网络推演模型，表示t时刻的监测数据； 结合实时监测的反映钢结构健康状况的多源异构数据，结合有限元仿真分析结果，采用训练后的推演模型进行监测数据到三维模型的映射，即完成数字孪生模型的构建。

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