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龙图腾网获悉同济大学;清华大学申请的专利基于自适应变形控制的智能纤维弯曲结构设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：CN120180625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510645170.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于自适应变形控制的智能纤维弯曲结构设计方法是由张姣龙;冯鹏;袁勇;姚旭朋;何云璐;史博然;何涛设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应变形控制的智能纤维弯曲结构设计方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于自适应变形控制的智能纤维弯曲结构设计方法，方法包括：通过布置高精度的传感器阵列对整体锚杆所在的地质环境进行多维度的监测并对检测数据进行预处理；通过对各个传感器数据的加权平均，得到当前时刻的环境数据对应的整体目标变形量，基于整体实际变形量与整体目标变形量的差异调整整体实际变形量；设计并行布置的增阻单元，根据局部环境变化独立调节增阻力，当某个纤维子单元的承载能力接近极限时，将该子单元的负载逐步转移到其他未接近失效的纤维子单元上，防止全局失效的突发情况；整合优化后的结构，并基于实时反馈对结构设计优化方法进行调整。本发明克服了现有锚杆设计中的不足，提升了锚杆的适应性和可靠性。

本发明授权基于自适应变形控制的智能纤维弯曲结构设计方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应变形控制的智能纤维弯曲结构设计方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过布置高精度的传感器阵列对整体锚杆所在的地质环境进行多维度的监测并对检测数据进行预处理，得到当前时刻的环境数据； S2、根据传感器阵列构建自适应的加权响应预测模型，通过对各个传感器数据的加权平均，对不同的地质环境条件作出响应，得到当前时刻的环境数据对应的整体目标变形量，基于整体实际变形量与整体目标变形量的差异调整整体实际变形量，使整体实际变形量最接近于整体目标变形量； S3、设计并行布置多个增阻单元，使不同区域能够根据局部环境变化独立调节增阻因子，从而使得每个增阻因子的变形量逐渐逼近目标变形量； S4、设计逐单元承载与渐进失效控制策略，当某个纤维子单元的承载能力接近极限时，将该子单元的负载逐步转移到其他未接近失效的纤维子单元上，并通过渐进的负载分配调整，实现逐单元失效的过渡过程，防止全局失效的突发情况； S5、整合优化后的结构，采集实时反馈，并基于实时反馈对设计优化方法进行调整； 其中，所述自适应的加权响应预测模型通过响应预测公式，通过结合环境数据的加权特征来获得结构的目标变形量： ； 其中，是目标变形量，表示第个传感器的变形响应预测函数，是传感器的权重系数，是传感器在时刻采集到的环境数据，是基于历史数据训练得到的响应模型，该函数能够结合温度、应力预测结构的变形响应； 其中，权重系数的确定依据传感器的精度和其数据对于变形预测的贡献程度； 所述基于整体实际变形量与整体目标变形量的差异调整整体实际变形量，使整体实际变形量接近于整体目标变形量，具体为： ； 其中，是对实际变形量的修正值，是调整因子，用来调节模型的灵敏度，是第个传感器的误差，为第个传感器的实际测量值。

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