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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于机器学习的高速铁路桥梁震损性能快速评估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：CN120317115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510393887.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的高速铁路桥梁震损性能快速评估方法是由胡章亮;张济鑫;张少卿;王培培;李翔宇;马健;张海洋设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的高速铁路桥梁震损性能快速评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及桥梁震损性能评估技术领域，并具体公开了基于机器学习的高速铁路桥梁震损性能快速评估方法，包括：通过异构数据采集体系实时采集高速铁路的桥梁结构的多源数据、历史地震数据库和桥梁结构的BIM模型；并构建包含时频域特征、空间特征、概率特征的部分特征的多模态特征空间；基于动态贝叶斯网络损伤传播模型和多尺度卷积神经网络和长短时记忆网络的混合模型以及不确定性量化与动态更新机制构建层次化机器学习架构，并基于层次化机器学习架构建立震损性能评估模型；采用震损性能评估模型对多模态特征空间进行震损性能评估，生成损伤概率分布；有效挖掘数据背后潜在的与震损相关的信息，能够更准确地模拟和预测桥梁在地震中的震损情况。

本发明授权基于机器学习的高速铁路桥梁震损性能快速评估方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的高速铁路桥梁震损性能快速评估方法，其特征在于，包括： S1：通过异构数据采集体系中部署的众多分布式传感器阵列实时采集高速铁路的桥梁结构的多源数据，并获取历史地震数据库和桥梁结构的BIM模型； S2：将多源数据与历史地震数据库和桥梁结构的BIM模型结合，构建包含时频域特征、空间特征、概率特征的部分特征的多模态特征空间，包括： 基于时空对齐算法将多源数据与桥梁结构的BIM模型进行时空对齐，获得时空对齐源数据； 通过短时傅里叶变换在时空对齐源数据中对齐后的多源数据中提取预设频段能量分布，再经过希尔伯特黄变换分解得到多个固有模态函数作为时频域特征； 基于时空对齐源数据中对齐后的桥梁结构的BIM模型构建桥梁结构刚度矩阵； 基于相位相关法对时空对齐源数据中对齐后的多源数据中的处局部结构在不同强度地震作用下的散斑图像进行预设像素级配准，并基于像素级配准后的所有散斑图像构建全场位移矢量场； 基于全场位移矢量场构建二维德洛内三角网格，并统计网格节点位移梯度计算格林应变张力生成对应级别的应变云图； 基于应变云图中的多种应变分量计算轨道板翘曲变形量、轨道层间连接件的损伤量、支座损伤量以及桥墩损伤量； 对时空对齐源数据进行模态分析提取桥墩的前十阶频率变化率； 将轨道板翘曲变形量和桥墩的前十阶频率变化率当作损伤敏感特征； 其中，空间特征包含桥梁结构刚度矩阵和损伤敏感特征； 基于历史地震数据库并引入蒙特卡洛模拟生成参数扰动样本，再基于证据理论融合传感器测量误差与模型参数不确定性获得概率特征； 基于时频域特征、空间特征、概率特征的部分特征构建多模态特征空间； S3：基于动态贝叶斯网络损伤传播模型和多尺度CNN-LSTM混合模型以及不确定性量化与动态更新机制构建层次化机器学习架构，并基于层次化机器学习架构建立震损性能评估模型； S4：采用震损性能评估模型对多模态特征空间进行震损性能评估，生成高速铁路桥梁的损伤概率分布。

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