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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于數(shù)字孿生的拌和站混凝土質(zhì)量預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116663402B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310557712.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字孿生的拌和站混凝土質(zhì)量預(yù)測(cè)方法是由張曉暉;白文奇;趙力;谷振東;劉青設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于數(shù)字孿生的拌和站混凝土質(zhì)量預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字孿生的拌和站混凝土質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其包括以下步驟：1、建立拌和站數(shù)字孿生體的幾何模型；2、構(gòu)建拌和站數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)模型；3、建立拌和站數(shù)字孿生體；4、生成混凝土生產(chǎn)電子臺(tái)賬；5、由拌和站的數(shù)字孿生體對(duì)混凝土生產(chǎn)電子臺(tái)賬進(jìn)行處理，得到拌和站的生產(chǎn)虛擬影像；6、從混凝土生產(chǎn)電子臺(tái)賬中挖掘歷史數(shù)據(jù)，在線訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)后續(xù)生產(chǎn)的混凝土質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。其能夠提高拌和站操作人員對(duì)各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的可見性，從而有助于制定更為準(zhǔn)確的混凝土配比方案，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的精細(xì)化管理，解決當(dāng)前混凝土拌和站存在的盲目生產(chǎn)、粗放管理的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字孿生的拌和站混凝土質(zhì)量預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)字孿生的拌和站混凝土質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 1）獲取拌和站各子物理實(shí)體的屬性參數(shù)，建立拌和站數(shù)字孿生體的幾何模型，其具體包括； 1.1）將拌和站按照功能劃分為若干個(gè)子物理實(shí)體，包括儲(chǔ)料系統(tǒng)、計(jì)量系統(tǒng)、輸送系統(tǒng)、供液系統(tǒng)、氣動(dòng)系統(tǒng)、攪拌系統(tǒng)、主樓、控制室和除塵系統(tǒng)； 1.2）獲取拌和站的屬性參數(shù)，基于所述屬性參數(shù)構(gòu)建拌和站數(shù)字孿生體的幾何模型，所述屬性參數(shù)包括各子物理實(shí)體的外觀形狀、尺寸大小、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、空間位置、姿態(tài)與裝配關(guān)系； 2）實(shí)時(shí)采集拌和站在運(yùn)行期間的生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建拌和站數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)模型； 3）將所述數(shù)據(jù)模型與所述幾何模型相結(jié)合，建立拌和站數(shù)字孿生體； 4）實(shí)時(shí)獲取拌和站的生產(chǎn)記錄數(shù)據(jù)，將所述生產(chǎn)記錄數(shù)據(jù)與所述生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)按照生產(chǎn)批次建立關(guān)聯(lián)，得到每一生產(chǎn)批次混凝土的詳細(xì)過(guò)程記錄數(shù)據(jù)，將所述詳細(xì)過(guò)程記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，生成混凝土生產(chǎn)電子臺(tái)賬，其中，實(shí)時(shí)獲取的拌和站的生產(chǎn)記錄數(shù)據(jù)包括原料配比信息、原材料監(jiān)測(cè)信息、投料誤差、混凝土強(qiáng)度等級(jí)、坍落度和生產(chǎn)方量； 5）由所述拌和站的數(shù)字孿生體對(duì)所述混凝土生產(chǎn)電子臺(tái)賬進(jìn)行處理，得到拌和站的生產(chǎn)虛擬影像； 6）從所述混凝土生產(chǎn)電子臺(tái)賬中挖掘歷史數(shù)據(jù)，在線訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)后續(xù)生產(chǎn)的混凝土質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，其具體包括： 6.1）利用所述混凝土生產(chǎn)電子臺(tái)賬中的生產(chǎn)記錄數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通過(guò)主成分分析法分別分析能夠?qū)炷粮黜?xiàng)強(qiáng)度指標(biāo)造成顯著影響的變量，將其確定為混凝土各項(xiàng)強(qiáng)度指標(biāo)的主變量； 6.2）采用增量式機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別建立混凝土各項(xiàng)強(qiáng)度指標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用所述混凝土各項(xiàng)強(qiáng)度指標(biāo)的主變量作為自變量分別對(duì)所述混凝土各項(xiàng)強(qiáng)度指標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，所述增量式機(jī)器學(xué)習(xí)算法為霍夫丁樹算法，并且，所述混凝土各項(xiàng)強(qiáng)度指標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是在霍夫丁樹模型的基礎(chǔ)上了添加滑動(dòng)窗口，同時(shí)設(shè)置霍夫丁樹模型在每個(gè)節(jié)點(diǎn)的后臺(tái)利用滑動(dòng)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)訓(xùn)練備用子樹，當(dāng)備用子樹的節(jié)點(diǎn)分裂增益顯著大于當(dāng)前子樹時(shí)，完成節(jié)點(diǎn)的分裂； 6.3）用訓(xùn)練后的混凝土各項(xiàng)強(qiáng)度指標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)后續(xù)生產(chǎn)的混凝土質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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