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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利用于RC结构非线性地震响应预测的自适应物理信息学习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：CN118940610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202410930727.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权用于RC结构非线性地震响应预测的自适应物理信息学习方法是由姬淑艳;吴哲骞;李英民;唐洋洋;姜宝龙;陈国甫;王梧蔌设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于RC结构非线性地震响应预测的自适应物理信息学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地震波预测领域，具体公开了用于RC结构非线性地震响应预测的自适应物理信息学习方法，包括如下内容：S1.基于物理约束建立深度网络；S2.建立自适应权重优化算法；S3.根据自适应优化算法重新定义了四个网络，每个网络对应一个相应输出变量，即u,v,z,ε；首先训练第i个网络，得到网络参数θi,0，然后冻结参数来训练后面的i+1个网络得到θi+1,0；然后，依次训练四个网络，并再次重新训练它们；更新参数，直到所有网络的目标损失函数达到预设值，经过第j次循环迭代就得到了最终的网络参数θi,j。采用本发明的技术方案能够利用可用的测量数据并结合物理定律来建模和预测结构。

本发明授权用于RC结构非线性地震响应预测的自适应物理信息学习方法在权利要求书中公布了：1.用于RC结构非线性地震响应预测的自适应物理信息学习方法，其特征在于：包括如下内容： S1.基于物理约束建立深度网络； S2.建立自适应权重优化算法； S3.根据自适应优化算法重新定义了四个网络，每个网络对应一个相应输出变量，即u,v,z,ε；首先训练第i个网络，得到网络参数θi,0，然后冻结参数来训练后面的i+1个网络得到θi+1,0；然后，依次训练四个网络，并再次重新训练它们；更新参数，直到所有网络的目标损失函数达到预设值，经过第j次循环迭代就得到了最终的网络参数θi,j； 其中，所述S1中的深度网络是改进的Bouc-Wen模型； 所述S1中的深度网络是在描述单自由度系统的以下动态方程： 其中u,分别为系统的弹塑性位移、速度和加速度；m是系统的质量；Ft为恢复力；ft为外部激振力；改进的Bouc-Wen模型的结构回复力包括弹性回复力和迟滞回复力，其表达式为 Ft＝Fel+FELA＝αkut+1-αkzt2 Ft表示系统的屈服力；式中，α为屈服后与初始线弹性刚度之比，k为结构初始线弹性刚度，z为非线性滞回位移，横向位移u有以下关系： 其中A、β、γ和n是形状滞回控制函数；A取1；β和γ是滞回的刚度和强度变化以及平滑强度的控制组合；n控制屈服点的锐利程度；hz是捏拢效应函数；ν和η分别是强度退化函数和刚度退化参数。

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