申请/专利权人：中国人民解放军陆军工程大学

申请日：2023-07-27

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN116842621B

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13;G06F30/23;G06F111/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开

摘要：本发明公开了一种建筑物理机理数字孪生模型演化方法，基于建筑数字孪生模型构建建筑数字孪生自演化框架；所述建筑数字孪生模型包括超前预测模型和自主决策模型；根据建筑数字孪生自演化框架分析建筑数字孪生模型在全生命周期中的运行机制，应用BO、XGBoost、UKF和DDPG算法理论开发具有自主演化能力的超前预测模型和自主决策模型，使得建筑物理机理数字孪生模型可以始终保持与建筑物理规律的共生演化关系。本发明解决了现有技术中建筑数字孪生模型不具备自演化能力，无法与建筑物理实体进行跨阶段数据交互，并无法根据实时更新的建筑运行状态数据自我调整的问题，使建筑物理机理数字孪生模型能够自适应外界环境的改变。

主权项：1.一种建筑物理机理数字孪生模型演化方法，其特征在于，包括：基于建筑数字孪生模型构建建筑数字孪生自演化框架，根据建筑数字孪生自演化框架分析建筑数字孪生模型在全生命周期中的运行机制；所述建筑数字孪生模型包括超前预测模型和自主决策模型；根据建筑数字孪生模型在全生命周期中的运行机制，通过相应的算法对超前预测模型和自主决策模型进行演化更新，获取具有自主演化能力的自演化后超前预测模型和自演化后自主决策模型；所述建筑数字孪生模型包括静态信息模型、物理机理模型、交互模型和数据管理模型，所述超前预测模型和自主决策模型均为物理机理模型；所述物理机理模型与数据管理模型连接；所述静态信息模型通过历史数据支持数据管理模型；所述数据管理模型生成指令驱动交互模型；所述交互模型引导优化建筑物理实体并通过建筑物理实体感知同步，所述交互模型将数据同步更新并反馈于数据管理模型；所述数据管理模型将数据更新并反馈于静态信息模型；所述通过相应的算法对超前预测模型和自主决策模型进行演化更新，获取具有自主演化能力的自演化后超前预测模型和自演化后自主决策模型，包括：通过UKF算法对超前预测模型进行演化更新，获取具有自主演化能力的自演化后超前预测模型；通过DDPG算法对自主决策模型进行演化更新，获取具有自主演化能力的自演化后自主决策模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军陆军工程大学 一种建筑物理机理数字孪生模型演化方法

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