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龍圖騰網(wǎng)獲悉西南交通大學(xué)申請(qǐng)的專利螺旋樁承載性能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的數(shù)字孿生方法獲國(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：CN119691870B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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：202411827629.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/13；該發(fā)明授權(quán)螺旋樁承載性能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的數(shù)字孿生方法是由劉凱文;寧玻;茍杰;張宗宇;肖凱文;邱睿哲;李柏林;胡國(guó)濤;裴彥飛;康先茂設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本螺旋樁承載性能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的數(shù)字孿生方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了螺旋樁承載性能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的數(shù)字孿生方法，屬于智能建造工程領(lǐng)域，該方法包括：基于UE創(chuàng)建可輸入?yún)?shù)的用戶界面，創(chuàng)建根據(jù)參數(shù)自動(dòng)化生成相應(yīng)螺旋樁模型的藍(lán)圖。基于螺旋樁傳感器協(xié)議將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)経E中，實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)UE中的虛擬螺旋樁。創(chuàng)建不同尺寸參數(shù)的螺旋樁，進(jìn)行力學(xué)分析，獲得各自的荷載?沉降數(shù)據(jù)和曲線。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)荷載?沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到螺旋樁荷載?沉降預(yù)測(cè)代理模型。基于UE中的用戶輸入?yún)?shù)，將輸入通過TCP通信傳輸?shù)絇ython中的代理模型中。基于代理模型預(yù)測(cè)出對(duì)應(yīng)沉降和極限承載力，傳輸回UE進(jìn)行可視化。該方法解決了傳統(tǒng)的螺旋樁極限承載力預(yù)測(cè)效率低下和限制較多的問題。

本發(fā)明授權(quán)螺旋樁承載性能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的數(shù)字孿生方法在權(quán)利要求書中公布了：1.螺旋樁承載性能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的數(shù)字孿生方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：基于UE創(chuàng)建用于輸入?yún)?shù)的用戶界面，所述用戶界面輸入的參數(shù)包括螺旋樁長(zhǎng)度、螺旋樁外徑、螺旋樁內(nèi)徑、螺旋葉片數(shù)量、葉片直徑、葉片間距，根據(jù)用戶界面輸入的參數(shù)自動(dòng)化生成相應(yīng)尺寸外觀的螺旋樁模型，并創(chuàng)建螺旋樁模型的藍(lán)圖Actor； 步驟2：基于傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)所述螺旋樁模型；其中，所述傳感器數(shù)據(jù)包括螺旋樁的軸力、扭矩、旋轉(zhuǎn)速度、直線速度； 步驟3：創(chuàng)建多個(gè)不同尺寸參數(shù)的螺旋樁模型，基于有限元分析，創(chuàng)建土壤模型，定義材料屬性，建立裝配，定義接觸和相互作用，劃分網(wǎng)格，定義邊界條件和載荷，設(shè)置分析步驟，提交分析，結(jié)果后處理，提取結(jié)果數(shù)據(jù)，得到樁頂?shù)暮奢d和對(duì)應(yīng)的沉降值，并導(dǎo)入表格模塊中，通過插入折線圖表，獲得各個(gè)樁頂?shù)暮奢d-沉降曲線，根據(jù)各個(gè)樁頂?shù)暮奢d-沉降曲線得到各個(gè)樁頂?shù)臉O限承載力大小； 步驟4：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將螺旋樁的各項(xiàng)尺寸和荷載-沉降數(shù)據(jù)以及極限承載力作為數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分和訓(xùn)練；在劃分和訓(xùn)練過程中，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，通過歸一化對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放處理，使所有特征在相同的數(shù)值范圍內(nèi)，定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的層次結(jié)構(gòu)，使用卷積層、池化層、扁平化層和全連接層的組合，設(shè)置ReLU激活函數(shù)和均方誤差損失函數(shù)，將訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整參數(shù)以最小化損失函數(shù)，訓(xùn)練完成后使用測(cè)試集的數(shù)據(jù)評(píng)估最終模型的性能，計(jì)算各種指標(biāo)以量化預(yù)測(cè)效果，評(píng)估完成后保存模型，得到螺旋樁荷載-沉降預(yù)測(cè)代理模型； 步驟5：基于UE中的用戶界面進(jìn)行參數(shù)輸入，并添加一個(gè)存儲(chǔ)施加荷載的可輸入?yún)?shù)，保存所有輸入的參數(shù)，通過TCP通信傳輸?shù)絇ython中的代理模型中； 步驟6：將施加荷載，螺旋樁尺寸作為輸入傳入至所述螺旋樁荷載-沉降預(yù)測(cè)代理模型中，預(yù)測(cè)出對(duì)應(yīng)的沉降和極限承載力，再傳輸回UE，在用戶界面中使用藍(lán)圖節(jié)點(diǎn)EventTick、SetVariable對(duì)沉降和極限承載力數(shù)值進(jìn)行可視化，在螺旋樁模型的藍(lán)圖Actor中創(chuàng)建并連接藍(lán)圖節(jié)點(diǎn)GetActorLocation、SetActorLocation、Lerp、Timeline、Branch，對(duì)螺旋樁模型的沉降位置進(jìn)行調(diào)整。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西南交通大學(xué)，其通訊地址為：610031 四川省成都市金牛區(qū)二環(huán)路北一段111號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。