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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种斜拉桥施工期风振多模态智能协同抑制方法及系统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：CN120122552B 。

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：202510610748.1，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种斜拉桥施工期风振多模态智能协同抑制方法及系统是由马存明;朱超;代希华;冯玉祥;陈天瑀设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种斜拉桥施工期风振多模态智能协同抑制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种斜拉桥施工期风振多模态智能协同抑制方法及系统，涉及协同控制技术领域，包括将三维风速向量场数据与应变场映射至统一的三维时空网格坐标系，筛选生成复合风险焦点坐标集；根据主梁刚度分布与路径概率密度定义加权Voronoi剖分权重，生成责任分区集；建立阻尼力‑电流‑振动响应的经验映射模型，通过模型预测控制求解最优电流序列；通过MEMS加速度计阵列监测抑振后桥面加速度响应数据，形成优化的控制策略；运用MAML元学习在线更新模型参数，通过轻量化调整实现模型的跨标段迁移部署，从而完成斜拉桥施工期风振的多模态智能协同抑制。本发明实现了对斜拉桥施工期风振的多模态智能协同抑制，确保了桥梁结构的稳定性及安全性。

本发明授权一种斜拉桥施工期风振多模态智能协同抑制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种斜拉桥施工期风振多模态智能协同抑制方法，其特征在于，包括： 利用激光雷达阵列采集施工区域的三维风速向量场数据，同时通过分布式光纤光栅传感器同步监测主梁接头的应变场，通过高精度时间同步技术，将三维风速向量场数据与应变场映射至统一的三维时空网格坐标系，基于空间差分计算得到应变梯度幅值，并结合风速场的局部涡量分量及双阈值判据，筛选生成复合风险焦点坐标集，记作阻尼器动态部署的目标区域； 基于复合风险焦点坐标集构建仿生信息素浓度场，并设置更新规则，结合应变梯度幅值生成阻尼器的路径概率密度分布，根据主梁刚度分布与路径概率密度定义加权Voronoi剖分权重，生成责任分区集，验证各分区内涡振能量标准差，若未满足则迭代调整剖分权重直至达标； 通过对三维风速向量场数据进行空间和时间上的处理获取局部平均风速，并结合主梁特征高度，通过斯特劳哈尔数准则反推得到目标干预频率；依据责任分区集，在复合风险焦点坐标集内部署微型气动翼片阵列，基于目标干预频率，生成实时攻角指令，并建立阻尼力-电流-振动响应的经验映射模型，通过模型预测控制求解最优电流序列；基于时间敏感网络的时隙分配协议，下发控制指令，其中控制指令为将攻角指令与电流谱下发至边缘计算节点，进而控制气动翼片和磁流变阻尼器； 依据控制指令，通过MEMS加速度计阵列监测抑振后桥面加速度响应数据，计算能量衰减率，并据此调整气动翼片的攻角，同时利用数字孪生技术生成预测响应，动态调整控制参数，形成优化的控制策略； 采用优化控制策略，按照风场特征参数对历史数据进行分类存储，构建多模态数据集；运用MAML元学习在线更新模型参数，针对新的施工标段加载匹配的风场参数以初始化元模型，并通过轻量化调整实现模型的跨标段迁移部署，从而完成斜拉桥施工期风振的多模态智能协同抑制； 其中，所述基于复合风险焦点坐标集构建仿生信息素浓度场，并设置更新规则，结合应变梯度幅值生成阻尼器的路径概率密度分布，根据主梁刚度分布与路径概率密度定义加权Voronoi剖分权重，生成责任分区集，验证各分区内涡振能量标准差，若未满足则迭代调整剖分权重直至达标，其中包括： 在复合风险焦点坐标集内，赋予所有坐标点初始信息素浓度值，利用高斯核密度估计方法构建仿生信息素浓度场，并采用适用于斜拉桥悬臂施工的双时间尺度机制进行动态更新，从而得到更新后的信息素浓度场，其中双时间尺度机制包括短时尺度更新和长时尺度重置； 根据更新后的信息素浓度场和应变梯度幅值，设置动态更新规则，计算阻尼器路径概率密度，其计算公式如下： 式中，Pdampx，y为在坐标x,y处部署阻尼器的优先程度，φ为仿生信息素浓度场，为应变梯度幅值，Hω-ωth为涡量阈值函数，ωth为钢箱梁悬臂施工设定的阈值，为全域积分归一化因子，对整个桥面区域进行积分； 结合阻尼器路径概率密度和主梁刚度时变模型，应用加权Voronoi剖分算法生成责任分区集，利用MEMS加速度计阵列以200Hz的采样率采集数据，计算各分区内加速度响应的标准差；若任一分区的标准差超过8％，则调整剖分权重并重新剖分，直至所有分区的加速度响应标准差均达标，从而得到符合标准的分区集； 其中，所述利用数字孪生技术生成预测响应中的预测响应为加速度预测响应。

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