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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于数字孪生的半自磨机衬板磨损量估计方法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：CN121562088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610078944.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于数字孪生的半自磨机衬板磨损量估计方法是由马军;刘仁敬;曾尧;李卓睿设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的半自磨机衬板磨损量估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的半自磨机衬板磨损量估计方法，属于矿物加工设备技术领域。本发明包括：构建半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型；设置数字孪生模型的初始矿石填充率、钢球填充率、应用条件和应用范围；根据半自磨机历史滚筒转速、给矿量和给球量数据，生成等量矿石钢球颗粒并加入半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型的筒体中；进行数值模拟仿真，计算半自磨机衬板磨损量；时间序列生成对抗网络开始按照输入数据与生成数据比为1:30的比列进行增强扩充；进行误差计算并修正模型，得到最终结果。本发明相较于离散元法，有效解决了仿真时间长、仿真结果滞后性问题，有助于衬板磨损量估计方法在半自磨机智能化系统控制回路中的发展。

本发明授权一种基于数字孪生的半自磨机衬板磨损量估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的半自磨机衬板磨损量估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据半自磨机衬板实际参数、矿石钢球颗粒的参数信息、磨损机理模型以及时间序列生成对抗网络构建半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型； S2、设置半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型的初始矿石填充率、钢球填充率、应用条件和应用范围； 所述设置半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型的初始矿石填充率、钢球填充率、应用条件和应用范围中，设置总填充率为30%，初始矿石占总填充率的20%，钢球占总填充率的10%，预先设置初始矿石和钢球堆积于三维模型筒体中，初始化矿石、钢球颗粒数填充率的计算公式如下所示： 式中，表示粒径颗粒总数；为总填充率；为筒体的有效半径；为筒体长度；表示矿石颗粒占总填充率的百分比；表示粒径颗粒半径； 模型应用条件是输入滚筒转速； 模型应用范围在半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型的半自磨机衬板三维几何模型的给矿漏斗内部、筒体内部和排矿筛板内部； S3、根据半自磨机历史滚筒转速、给矿量和给球量数据，生成等量矿石钢球颗粒并加入半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型的筒体中； S4、半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型进行数值模拟仿真，计算半自磨机筒体衬板平均磨损深度；时间序列生成对抗网络开始按照输入数据与生成数据比为1:30的比列进行增强扩充； 所述半自磨机衬板磨损量估计数字孪生模型进行数值模拟仿真，计算半自磨机筒体衬板平均磨损深度的表达式如下： 式中，为筒体的提升台或底板的面积；为碰撞次数；为OkaWear模型计算的单次碰撞的磨损深度； S5、衬板磨损量仿真的时长每隔30天对比真实衬板磨损量数据与估计数据的误差，若相对误差≤5%，则保存时间序列生成对抗网络中的第一超参数和第二超参数，执行S7步；若相对误差＞5%，则修正网络参数以及模型参数，继续执行S6步的数字孪生模型训练过程； S6、循环上述步骤S3至S5； S7、训练完成后，读取半自磨机实时数据，得到最终结果。

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