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龍圖騰網獲悉中鐵隧道局集團有限公司;盾構及掘進技術國家重點實驗室申請的專利一種基于CAE仿真與機器學習耦合的盾構TBM裝備運行狀態數字孿生方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117236175B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311204736.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于CAE仿真與機器學習耦合的盾構TBM裝備運行狀態數字孿生方法是由王凱;李鳳遠;秦銀平;周建軍;陳瑞祥;陳橋;楊延棟;李夢雨;谷田鑫;任穎瑩;江南;周振建設計研發完成，并于2023-09-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于CAE仿真與機器學習耦合的盾構TBM裝備運行狀態數字孿生方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于CAE仿真與機器學習耦合的盾構TBM裝備運行狀態數字孿生方法，步驟如下：S1：建立盾構TBM裝備數字化模型；S2：施加約束邊界條件；S3：建立裝備載荷集；S4：抽取載荷樣本并在模型中施加載荷；S5：有限元模型求解；S6：裝備結構應力、變形結果等數據獲取，形成數據集；S7：機器學習模型訓練；S8：輸出盾構TBM裝備運行應力、變形等數據；S9：數據孿生模型可視化；以上過程將CAE仿真與機器學習耦合，建立載荷數據與應力、應變等狀態數據的非線性映射關系，從而實現對應力、應變等狀態的快速預測，對提高盾構TBM裝備運行過程中結構受力狀態評估水平具有重要意義。

本發明授權一種基于CAE仿真與機器學習耦合的盾構TBM裝備運行狀態數字孿生方法在權利要求書中公布了：1.一種基于CAE仿真與機器學習耦合的盾構TBM裝備運行狀態數字孿生方法，其特征是，包括以下步驟： S1：建立盾構TBM裝備數字化模型；通過三維建模軟件構建盾構TBM裝備三維模型，采用網格劃分工具對盾構TBM裝備三維模型進行網格劃分，形成盾構TBM裝備數字化模型； S2：施加約束邊界條件；根據盾構TBM裝備結構特點和載荷傳遞路徑、在盾構TBM裝備數字化模型上施加裝備運行過程約束邊界條件； S3：建立裝備載荷集；分析盾構TBM裝備運行過程中多種載荷的組合形式、各載荷的方向及載荷大小的數值范圍，形成盾構TBM裝備載荷集合； S4：抽取載荷樣本并在模型中施加載荷；從盾構TBM裝備載荷集合中對載荷可能的組合、方向及大小進行抽樣，形成載荷樣本數據集，將抽樣形成的載荷樣本數據集的每組載荷分別添加至盾構TBM裝備數字化模型中，形成具有完整約束邊界條件和載荷邊界條件的有限元模型； S5：有限元模型求解；調用CAE求解器，對S4步驟產生的不同約束邊界條件或載荷邊界條件的有限元模型進行求解； S6：獲取裝備結構應力和變形結果的數據，形成數據集；建立專門的數據文件，數據文件中的數據包括但不限于約束邊界條件、載荷邊界條件、應力、應變結果； S7：機器學習模型訓練；將獲取的數據集分為訓練集和測試集，數據集的組成包括但不限于約束邊界條件和載荷邊界條件，采用不同的機器學習算法來訓練模型，選取預測輸入與輸出關系準確性較高的機器學習算法模型確定為目標模型； S8：輸出盾構TBM運行狀態數據，輸出的盾構TBM運行狀態數據包括但不限于應力、變形；在通過機器學習獲得目標模型的基礎上，將裝備運行過程中載荷數據、約束邊界條件作為輸入，載入目標模型中計算輸出，獲得盾構TBM裝備運行狀態數據，儲存為結果輸出文件；獲取的盾構TBM運行狀態數據包括但不限于應力、變形； S9：數據孿生模型可視化；將獲取的盾構TBM裝備運行狀態數據進行三維可視化，以便直觀獲取裝備運行中應力、應變狀態；獲取的盾構TBM運行狀態數據包括但不限于應力、變形。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中鐵隧道局集團有限公司;盾構及掘進技術國家重點實驗室，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市南沙區明珠灣起步區工業四路西側自編2號（僅限辦公用途）（自主申報）（MZ）；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。