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龙图腾网获悉华侨大学;中交三航局第六工程(厦门)有限公司申请的专利一种融合表面多尺度结构识别的高延性水泥基复合材料冻融损伤预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：CN119850555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411927107.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合表面多尺度结构识别的高延性水泥基复合材料冻融损伤预测方法及系统是由吴伟喆;闫轲旭;张艺欣;侯炜;刘阳;黄建山;陈茜设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合表面多尺度结构识别的高延性水泥基复合材料冻融损伤预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合表面多尺度结构识别的高延性水泥基复合材料冻融损伤预测方法及系统，包括以下步骤：S1，获取经历冻融循环作用后的ECC表面损伤信息；S2，基于机器学习方法构建优化的ECC冻融损伤强度预测模型；S3，根据步骤S1中获取的参数，通过步骤S2所述的预测模型确定ECC的表面损伤系数；S4，根据所述表面损伤系数实现对ECC冻融后损伤强度的预测。本发明提出了一种基于表面识别的ECC冻融损伤预测模型，通过分析表面损伤照片信息即可推测材料的损伤强度。该模型利用图像特征提取和机器学习算法，将纤维暴露、表面剥落等图像信息与损伤强度建立直接关联，实现了对冻融损伤后ECC材料性能的高效、精准预测。

本发明授权一种融合表面多尺度结构识别的高延性水泥基复合材料冻融损伤预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合表面多尺度结构识别的高延性水泥基复合材料冻融损伤预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取ECC材料在冻融循环作用下的表面损伤图像信息，包括表面剥落、纤维暴露、微裂纹以及孔隙，通过高分辨率相机或显微镜对材料表面进行拍照，以捕捉冻融后表面损伤的微观特征； 步骤S2，基于步骤S1获取的表面损伤图像信息，对其进行预处理，结合ECC在冻融损伤作用下表面多层次、多尺度的特征表现，采用深度卷积神经网络ResNet、U-Net语义分割以及XGBoost分类器算法，精确提取关键损伤特征；随后，将关键损伤特征与冻融循环次数、材料配比已知信息相结合进行标注，以构建一个高质量的数据集，用于后续模型训练和评估； 步骤S3，训练损伤强度预测模型并定义损伤系数，基于步骤S2标注好的数据集，使用机器学习算法训练ECC冻融损伤强度预测模型；通过训练，将图像特征与实际测试的强度数据进行关联，从而建立图像特征与损伤强度的映射关系；同时，通过模型计算出表面损伤系数，用以量化表面损伤的程度，反映冻融循环后微观结构的劣化情况；针对损伤特征引入动态权重分配算法，根据冻融循环的次数和环境因素调整各特征对损伤强度预测的贡献权重； 步骤S4，根据表面损伤系数，利用预测模型实现对ECC冻融损伤后的强度预测，得到损伤强度指标，进而评估ECC材料在冻融循环后的耐久性。

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