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龍圖騰網恭喜浙江嘉紹跨江大橋投資發展有限公司;浙江大學申請的專利基于數據模型與物理模型融合的橋梁安全預警方法及系統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：CN119692138B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510208548.3，技術領域涉及：G06F30/23；該發明授權基于數據模型與物理模型融合的橋梁安全預警方法及系統是由王樟軒;段元鋒;吳圓圓;徐國珍;何厚樂;曹紀興設計研發完成，并于2025-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數據模型與物理模型融合的橋梁安全預警方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于橋梁工程技術領域，并具體公開了一種基于數據模型與物理模型融合的橋梁安全預警方法及系統。包括：在第一階段基于初始狀態全橋有限元模型建立的神經網絡監測點位激勵?響應映射關系模型，計算現場激勵對應的響應信息，對比響應監測信號確定結構從全橋角度是否受損；第二階段通過監測點位到非監測點位的數據擴充，對比設置閾值確定損傷位置與損傷等級；第三階段根據監測點位傳感器激勵?響應信號計算模型的調整參數，更新有限元結構模型，通過結合結構模型所承載的狀態信息，計算結構的剩余承載力，并確定構件的使用壽命。本發明為結構健康監測提供了一種融合監測數據與物理模型的安全評估方法，其物理意義明確、實時性高、結果可靠。

本發明授權基于數據模型與物理模型融合的橋梁安全預警方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于數據模型與物理模型融合的橋梁安全預警方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1，構建橋梁結構的多尺度有限元模型，通過向有限元模型中輸入模擬激勵數據計算得到結構響應，生成包括激勵信號、響應信號和結構模型信息的數據集；步驟S2，構建神經網絡模型，并根據不同的神經網絡計算目的分別采用對應數據集訓練神經網絡模型，所述神經網絡模型包括：神經網絡F-R、神經網絡R-R以及神經網絡FR-FE；步驟S3，第一安全評估階段：采用神經網絡F-R計算現場監測點位激勵-監測點位響應，獲得基于初始狀態有限元模型的計算響應，以確定橋梁結構是否異常或受損；步驟S4，第二安全評估階段：采用神經網絡R-R分析步驟S3中輸入監測點位響應信息，擴充得到非監測點位計算響應，并進行計算響應監測閾值等級劃分，以確定定義為損傷的構件的位置與損傷等級；步驟S5，第三安全評估階段：通過神經網絡FR-FE分析現場采集的激勵信號-響應信號，獲得用于更新的有限元模型的修正參數，并基于更新后的多尺度有限元模型，計算橋梁整體承載力水平和結構剩余使用壽命；所述方法還包括以下步驟：采用S3中的現場傳感器直接監測到的結構損傷信息直接修正有限元模型，即有限元模型最終修正需要建立在結構損傷與現場監測損傷一致的基礎上，根據步驟S5中監測信號分析截面與材料的退化系數和已修正結構損傷的調整參數來更新有限元模型，使用更新的有限元結構模型生成新的用于訓練神經網絡模型和有限元模型修正的數據集；步驟S5包括以下步驟：步驟S51，將現場傳感器監測點激勵-監測點響應信號輸入神經網絡FR-FE，提取神經網絡隱藏層的權值矩陣；步驟S52，基于步驟S2中的反演函數，計算多尺度有限元模型的計算參數，實時修正有限元模型，使用修正的多尺度有限元模型計算結構的剩余承載能力，對結構整體安全信息進行評價；步驟S53，基于修正的向量式有限元模型參數與最初的向量式有限元模型參數，計算在各個結點的材料退化指數、結構截面積退化指數和結構截面慣性矩退化指數，根據現場傳感器監測得到的現場環境因素影響數據，推導退化指數中材料性質的退化模型，并根據材料退化指數預測材料的剩余使用壽命，擬合,隨著時間變化曲線，推導截面性質削減與時間的相關關系，以獲取截面的退化函數；步驟S54，對于有限元模型的精細化模型部分的評估，根據材料退化指數、結構截面積退化指數和結構截面慣性矩退化指數修正有限元構件尺度模型，結合有限元模型計算結果，對構件安全信息進行評價，計算構件剩余承載力。

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