(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111435589.4 (22)申请日 2021.11.29 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 申请人 国家超级计算天津中心 (72)发明人 李健增　及春宁　许栋　孟祥飞　 孙华文　 (74)专利代理 机构 北京锺维联合知识产权代理 有限公司 1 1579 代理人 丁慧玲 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 16/25(2019.01) (54)发明名称 一种基于超级计算机的数字孪生目标场数 据处理系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于超级计算机的数字孪 生目标场数据处理系统， 包括超级计算机， 所述 超级计算机中包括初始数字孪生模型库、 数据 库、 处理器和存储有计算机程序的存储器， 所述 数字孪生模型库用于存储模型id和对应的初始 数字孪生模 型； 所述数据库用于存储 数字孪生模 型参数记录， 所述数字孪生模型参数记录包括模 型id， 固定参数列表， 可变参数列表和每一可变 参数的取值范围和调整步长字段。 本发明基于实 际采集的测点数据和虚拟的预测场数据对虚拟 的数字孪生模型进行修订， 来获取场数据， 提高 了获取场数据的准确性和效率， 且 减少计算 量。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114417549 A 2022.04.29 CN 114417549 A 1.一种基于超级计算机的数字孪生目标场数据处理系统， 其特征在于， 包括超级计算 机， 所述超级计算机中包括初始数字孪生模型库、 数据库、 处理器和存储有计算机程序的存 储器， 所述数字孪生模型库用于存储模型id和对应的初始数字孪生模型； 所述数据库用于 存储数字孪生模 型参数记录， 所述数字孪生模型参数记录包括模型id， 固定参数列表， 可变 参数列表和每一可变参数的取值范围和调整步长 字段； 当所述处 理器执行所述计算机程序时， 实现以下步骤： 步骤S1、 获取模型id和输入数据， 将所述输入数据输入对应的初始数字孪生模型中生 成初始预测场数据FD0,从FD0中获取预设的M个参考点对应的预测数据{V01， V02，…V0M}， V0m 为第m个参 考点的预测数据， m的取值范围为1到 M； 步骤S2、 获取所述M个参考点对应的实际测量数据{F01， F02，…F0M}， F0m为第m个参考点的 实际测量数据， 基于{V01， V02，…V0N}和{F01， F02，…F0M}获取计算误差值， 若小于预设的计算 误差阈值， 则将所述初始预测 场数据确定为目标场数据， 结束流程， 否则启动预设的状态限 制器， 限制时间项信息， 执 行步骤S3； 步骤S3、 基于所述初始数字孪生模型的可变参数列表和每一可变参数的取值范围和调 整步长字段， 组建所有可变参数组合列表， 并与对应的固定参数列表构建对应的候选数字 孪生模型； 步骤S4、 基于预设的调整系数调整所述M个参考点对应的目标值， 基于所述候选数字孪 生模型和所述M个参 考点对应的目标值确定目标场数据。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 所述步骤S4包括： 步骤S41、 将每一候选数字孪生模型的模型初始场数据设置为FD0， 将所述M个参考点对 应的目标值 设置为{F11， F12，…F1M}， 其中， F1m为第一轮的第m个参考点的目标值， F1m＝V0m+a* (F0m‑V0m)， 其中， a为所述调整系 数， 0<a<1,将所述输入数据输入每一候选数字孪生模型运 算， 基于所有候选数字孪生模型的运算结果确定预选数字孪生模型和第一轮的场数据FD1， 设置i＝2,执行步骤S42； 步骤S42、 将每一预选数字孪生模型的模型初始场数据设置为FDi‑1， 将所述M个参考点 对应的目标值设置 为{Fi1， Fi2，…FiM},其中， Fim为第i轮调整对 应的第m个 参考点对 应的目标 值， Fim＝V0m+i*a*(F0m‑V0m)， 0<i*a≤1， 将所述输入数据输入每 一候选数字孪 生模型运算， 生 成第i轮的场数据FDi； 步骤S43、 判断i*a是否等于1， 若是， 则将FDi确定为目标场数据， 否则， 设置i＝i+1,返回 执行步骤S42。 3.根据权利要求2所述的系统， 其特 征在于， 所述步骤S41中， 基于所有候选数字孪生模型的运算结果确定预选数字孪生模型， 包 括： 步骤S411、 当候选数字孪生模型运算时间达到预设的时间阈值时， 将已收敛的候选数 字孪生模型的运 算结果标注为 “1”， 将未收敛的候选数字 孪生模型的运 算结果标注为 “0”； 步骤S412、 基于每一候选数字孪生模型对应的可变参数组合列表、 运算结果生成每一 候选数字 孪生模型对应的模型调整信息记录； 步骤S413、 基于所有候选数字孪生模型对应的模型调整信 息记录从可变参数中确定目权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114417549 A 2标可变参数， 以及目标 可变参数调整路线信息； 步骤S414、 将可变参数中的非目标可变参数设置为固定值， 基于所述目标可变参数、 目 标可变参数调整路线信息， 生成目标可变参数组合列 表， 就每一目标可变参数 组合列表、 非 目标可变参数和固定参数， 构建对应的预选数字 孪生模型。 4.根据权利要求3所述的系统， 其特 征在于， 所述步骤S413包括： 步骤S4131、 基于预设的人工智能算法对所有候选数字孪生模型对应的模型调整信息 记录进行敏感性分析， 将敏感参数确定为 目标可变参数， 并确定目标可变参数调整路线信 息。 5.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 当所述步骤S2中确定所述计算 误差值小于预设的测量 误差阈值时， 执 行以下步骤： 步骤S20、 基于{V01， V02，…V0N}和{F01， F02，…F0M}获取所述M个参考点对应的整体变化趋 势误差， 若 小于预设的趋势误差阈值， 则执 行步骤S3， 否则， 返回执 行步骤S2。 6.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， V0m包括预测测点位置信息VA0m和预测测点数值信息VB0m， F0m包括实际测点位置信息FA0m 和实际测点数值信息FB0m， 所述步骤S3还 包括： 步骤S31、 获取V A0m和FA0m的位置误差信息； 步骤S32、 基于VA0m和FA0m的位置误差信息对所述初 始数字孪生模型进行几何处理， 基于 集合处理后的初始数字孪生模型生成所述候选数字孪生模型， 所述集合处理包括网格重 构。 7.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 步骤S5、 关闭所述状态限制器， 释放时间项信息， 实时监测是否接收到模型id和输入数 据， 若是， 则重新执 行步骤S1。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114417549 A 3