El gemelo digital es la tendencia de desarrollo de los camiones de bombeo de concreto para lograr la digitalización e intelectualización. La realización del gemelo digital requiere alta eficiencia de cálculo y precisión del modelo. Dado que el camión de bombeo de concreto trabaja bajo la carga del viento, la velocidad y dirección del viento en el sitio cambian con frecuencia e intensidad. Sin embargo, los métodos existentes, como el método de elementos finitos, presentan problemas de baja eficiencia computacional, alta complejidad temporal y una frecuencia de actualización muy inferior a la frecuencia de cambio del viento en el sitio. Proponemos un modelo de cálculo eficiente para el estrés y la deformación del brazo del camión de bombeo basado en la red neuronal de retropropagación (BP). La novedad de este trabajo es que al calcular el estrés y la deformación del brazo, se consideran el cambio de la postura del brazo y el cambio de las condiciones del viento en el sitio, lo que puede mejorar significativamente la eficiencia de cálculo. En comparación con la simulación de elementos finitos, la precisión de ajuste y predicción del estrés y la deformación es superior al 99.7%, lo que puede cumplir con los requisitos para el cálculo en tiempo real del estrés y la deformación del brazo bajo diferentes actitudes y cargas de viento en gemelos digitales.