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龙图腾网获悉山东栗驰昕合材料科技有限公司申请的专利一种基于AI智能的数据中心隔震性能检测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：CN120180930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510637565.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于AI智能的数据中心隔震性能检测方法是由赵军;刘仕安;董传波设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI智能的数据中心隔震性能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI智能的数据中心隔震性能检测方法，具体涉及隔震性能检测技术领域；通过在数据中心建筑及设备上实时采集地震振动特征数据，并结合历史地震波数据库提取地震输入特性，构建并训练隔震性能预测模型，进一步提取地基剪切波速梯度异常值与隔震层动态位移响应偏差率，综合计算偏差指数，并依据偏差等级进行分类处理，特别是在中偏差等级情形下，采用动态更新地基物理参数并优化模型，显著提升了预测模型的准确性与系统自适应能力，有效保障了数据中心在强震环境下的隔震安全性与连续运行能力。

本发明授权一种基于AI智能的数据中心隔震性能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能的数据中心隔震性能检测方法，其特征在于：包括： 在数据中心建筑结构及设备上部署多维物联网传感器，实时采集地震事件中的设备振动特征数据，通过包含历史地震波记录的地震数据库，提取地震波特性参数； 基于采集到的设备振动特征数据与地震波特性数据，构建并训练深度神经网络模型，以学习地震输入与结构响应之间的非线性映射关系，形成隔震性能预测模型； 对于实际监测到的设备振动特征数据与地震波特性数据，分别提取地基剪切波速梯度异常值与隔震层动态位移响应偏差率，并基于预设权重综合计算综合偏差指数； 地基剪切波速梯度异常值的提取方法为：输入实测地基剪切波速随深度的离散数据点集：；其中，是深度，是对应的剪切波速；仿真建模得到的剪切波速随深度数据集：；N为实测地基剪切波速随深度的离散数据点总数，为仿真建模得到的剪切波速随深度数据总数；为仿真模型中的第j个深度点， 为仿真模型在深度处的剪切波速，表示仿真建模中在该深度设置的地基剪切波速值； 对剪切波速数据进行一维离散小波变换，分解到多尺度，仅保留低频近似成分，将保留下来的低频小波重建回一条光滑的剪切波速趋势曲线，记为，对趋势曲线按深度差分，计算梯度，表达式为：；为第个实测深度点，为实测剪切波速趋势曲线在深度处的值，为实测剪切波速趋势曲线在深度处的值，对仿真剪切波速进行简单线性插值和平滑，计算仿真的梯度，表达式为：；表示仿真剪切波速在深度处的值，为仿真剪切波速在深度处的值； 在每一深度区段，计算实际梯度与仿真梯度的比值：；对GGIz进行深度加权平均，得到整体的地基剪切波速梯度异常值，表达式为： ；式中，为最大深度； 隔震层动态位移响应偏差率的提取方法为：获取实际监测到的隔震层位移时程，标记为；仿真预测的隔震层位移时程，标记为；将实际位移时程与仿真位移时程在时间轴上进行最优对齐，计算两条时程曲线之间每个点的欧氏距离矩阵，表达式为：；搜索一条最小累积代价路径，连接开始到结束，代表最优对齐路径，输出得到一组对齐后的点对序列；表示实际位移对应仿真位移；表示仿真位移时程中与对齐的时间点，对每一对对齐点计算瞬时误差，表达式为：；为仿真预测位移在时间时的值，计算全部对齐点的平均误差：； 其中W是对齐路径上的点对数量，取仿真位移时程的最大预测位移峰值： ；最终隔震层动态位移响应偏差率IDRΔ定义为： ； 根据综合偏差指数，将隔震性能预测模型的系统性偏差程度划分为高偏差、中偏差和低偏差等级，并分别进行相应的处理； 针对中偏差等级的情形，动态更新地基物理模型参数，重新训练或优化隔震性能预测模型。

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