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龍圖騰網恭喜蘭州交通大學申請的專利基于數字孿生及時空特征融合的跨域結構損傷識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119646751B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510180177.2，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于數字孿生及時空特征融合的跨域結構損傷識別方法是由楊建輝;蒲脯林;趙清瑄;王開宇設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數字孿生及時空特征融合的跨域結構損傷識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于數字孿生及時空特征融合的跨域結構損傷識別方法，屬于結構健康監測技術領域，本發明提出一種融合數字孿生模型和結構多傳感器數據時空特征的跨域遷移學習損傷識別技術方案，通過將數字孿生模型和實際物理結構的測點連接關系抽象為圖結構，基于經典時域卷積和圖卷積網絡設計同時處理多傳感器時域數據及空間特征信息的時空特征學習模型，為深度融合結構數字孿生模型及實際結構的多傳感器數據的時空特征實現跨數據域場景下的結構損傷檢測提供具體模型架構，以彌補實際損傷數據不足及結構多維特征數據融合不充分等問題。

本發明授權基于數字孿生及時空特征融合的跨域結構損傷識別方法在權利要求書中公布了：1.基于數字孿生及時空特征融合的跨域結構損傷識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、構建實際工程結構對應的數字孿生模型，并基于數字孿生模型優化傳感器布置；S2、構建實際工程結構在各種損傷場景下的兩域時空數據集；所述兩域時空數據集包括實測域數據集和模擬域數據集；所述實測域數據集包括實際工程結構在各種損傷場景下的實測時域振動數據及其對應鄰接矩陣；所述模擬域數據集包括實際工程結構在各種損傷場景下對應數字孿生模型產生的模擬時域振動數據及其對應鄰接矩陣；所述鄰接矩陣表征優化布置后傳感器的空間位置關聯；S3、構建時空特征學習網絡模型，并利用時空數據集對其訓練，得到跨域結構損傷識別模型；所述跨域結構損傷識別模型包括輸入層、時域特征提取層、空間特征提取層以及損傷預測層；S4、通過時域自適應模型對待識別損傷的兩個結構的時域振動數據進行處理，得到自適應時域數據；S5、將自適應時域數據及其對應的鄰接矩陣輸入至跨域結構損傷識別模型進行處理，得到跨域結構損傷識別結果；所述步驟S4中，所述時域自適應模型包括第一快速傅里葉變換、一維深層卷積神經網絡和第二傅里葉變換；所述步驟S4包括以下分步驟：S41、分別對兩個結構的時域振動數據進行第一快速傅里葉變換，得到對應的頻域數據；S42、將兩個結構的頻域數據分別輸入至對應的一維深層卷積神經網絡中進行數據對齊；S43、將對齊后的頻域數據進行第二傅里葉變換還原至時域上，得到自適應時域數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘭州交通大學，其通訊地址為：730070 甘肅省蘭州市安寧區安寧西路118號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。