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龙图腾网获悉中铁十八局集团建筑安装工程有限公司;中铁十八局集团有限公司;天津大学申请的专利一种基于机器学习的BIM高层悬挂结构监测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：CN120408827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510914239.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于机器学习的BIM高层悬挂结构监测方法及系统是由郝永杰;王智强;周婷;陈鸿霏;杨天成;任传辉;张晓鹏;王新妍;耿盼;段林;武艳芝;高航;梁立厂;杨亚雄;王英格;姚明辉;杨明亮;赵锎;霍星明;张祥聪设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的BIM高层悬挂结构监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑结构监测技术领域，公开了一种基于机器学习的BIM高层悬挂结构监测方法及系统，其中，一种基于机器学习的BIM高层悬挂结构监测方法包括：构建物理约束变分因果推理框架，融合BIM模型数据与传感监测数据；训练动态物理因果图学习模块，识别高层悬挂结构中的因果关系网络；构建并训练层次化注意力感知模块，捕捉结构异常模式；开发物理约束神经常微分方程模块，实现对高层结构动态行为的准确预测；建立监测数据与BIM模型元素的双向实时映射；本发明通过融合物理约束变分因果推理、动态物理因果图学习、层次化注意力感知、物理约束神经常微分方程和BIM语义映射，解决了高层悬挂结构“弱相关”特性监测的技术难题。

本发明授权一种基于机器学习的BIM高层悬挂结构监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的BIM高层悬挂结构监测方法，其特征在于，包括： 构建物理约束变分因果推理框架，融合BIM模型数据与传感监测数据，所述构建物理约束变分因果推理框架的步骤包括： 从BIM系统中提取高层悬挂结构的几何模型、材料属性及构件关系； 部署多模态传感器网络，采集结构的实时监测数据； 基于结构动力学方程构建物理约束； 构建物理约束变分因果推理框架，通过统一模型将结构动力学方程、贝叶斯因果推理和深度学习结合； 基于BIM模型数据与传感监测数据的融合结果，训练动态物理因果图学习模块，识别高层悬挂结构中的因果关系网络，所述训练动态物理因果图学习模块的步骤包括： 初始化动态因果图，以传感器监测点为节点，构建初始拓扑结构； 利用物理约束贝叶斯网络学习算法，基于时序监测数据学习节点间的动态因果关系； 应用结构稀疏性正则化，基于高层悬挂结构的“弱相关”特性，对因果图进行优化； 动态更新因果图结构，随着结构状态和外部环境的变化，周期性地更新因果关系网络； 利用识别出的因果关系网络，构建并训练层次化注意力感知模块，捕捉结构异常模式； 根据捕捉到的结构异常模式，开发物理约束神经常微分方程模块，实现对高层结构动态行为的准确预测，所述开发物理约束神经常微分方程模块的步骤包括： 建立神经常微分方程模型，将结构状态的时间演化表示为神经网络与物理模型的组合形式； 设计混合损失函数，优化数据拟合精度和物理规律一致性； 采用自适应步长数值积分方法求解神经常微分方程，动态调整计算步长； 通过集成多种数值求解方法的结果，提高模型对噪声和异常数据的鲁棒性； 基于预测的结构动态行为，实现BIM语义映射与可视化模块，建立监测数据与BIM模型元素的双向实时映射。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中铁十八局集团建筑安装工程有限公司;中铁十八局集团有限公司;天津大学，其通讯地址为：300308 天津市东丽区自贸试验区(空港经济区)中环西路285号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。