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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军步兵学院申请的专利一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法和装置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：CN119962406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510446175.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法和装置是由罗锦;邹金龙;邹彤设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法和装置。所述方法包括：获取装备的记录、检测和环境信息；根据这些数据，系统确定数字孪生的三层描述模型，并通过交互描述生成装备的物理孪生状态信息。利用装备维修物理预测模型和机器预测模型，基于物理孪生状态信息预测故障，并得到相关维修器材故障信息。对这些故障信息进行隔离预测，结合特征提取和数据整合，得出每种维修器材的预测信息。结合应用场景和效率参数，从预测信息中选出最优维修器材，确保所选器材在特定场景下高效、精准地满足需求，最终得到最优维修器材信息。采用本方法能够有效提高维修材料准备的准确性，从而提高维修效率。

本发明授权一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取对象装备的装备记录信息、装备检测信息以及装备环境信息； 根据所述装备记录信息、所述装备检测信息以及所述装备环境信息，确定所述对象装备的各数字孪生描述层； 根据所述装备记录信息、所述装备检测信息以及所述装备环境信息，在各所述数字孪生描述层进行交互描述，得到装备物理孪生状态信息； 分别使用各装备维修物理预测模型以及装备维修机器预测模型，根据所述装备物理孪生状态信息，对所述对象装备的故障信息进行预测，得到各维修器材故障信息； 其中，所述装备维修物理预测模型包括固有故障计算模型，所述固有故障计算模型的计算公式为： 其中，Nt为时间t的剩余寿命，A为材料疲劳特性常数，E为材料弹性模量，b和c为拟合系数，Fi为环境因子，为环境因子的敏感性系数，m为环境因子的数量，Dt为时间累积疲劳损伤，Dmax为材料的最大耐损伤，为微观结构损伤影响系数，为时间的应力，为材料的基准应力，k为疲劳强度指数，为环境影响指数，为材料微观结构变化函数，为时间t的固有故障率，为寿命变化率； 根据各所述维修器材故障信息，对所述对象装备的维修器材信息进行信息隔离预测，得到各维修器材预测信息； 根据所述对象装备的应用场景参数以及应用效率参数，从各所述维修器材预测信息选取最优信息，得到最优维修器材信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军陆军步兵学院，其通讯地址为：330108 江西省南昌市新建区长征西路2001号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。