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龙图腾网获悉广州诚安路桥检测有限公司;广州大学;广州市道路研究院有限公司申请的专利一种基于车辆振动响应的路面平整度检测装置与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：CN118999435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411264518.6，技术领域涉及：G01B17/08；该发明授权一种基于车辆振动响应的路面平整度检测装置与检测方法是由程俭廷;周军勇;胡朝辉;梁浩霖;王身宁;林梓康;武鑫哲;周祖年设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车辆振动响应的路面平整度检测装置与检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于车辆振动响应的路面平整度检测装置与方法，利用生成式对抗神经网络GAN分析车辆前后轴振动加速度，间接识别路面平整度。该方法无需昂贵设备，降低检测成本，同时结合物理约束方程，提高识别准确性。装置包括前轴、后轴、加速度传感器及数据采集系统，结构紧凑，易于部署。本发明结合了机器学习与物理模型，为路面平整度检测提供高效、经济的解决方案。

本发明授权一种基于车辆振动响应的路面平整度检测装置与检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车辆振动响应的路面平整度检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，在一辆双轴检测车的前轴和后轴分别粘贴加速度传感器，使该检测车经过不平整路面，分别测量并记录前后轴的振动加速度响应和 S2，建立生成式对抗神经网络，生成车辆前轴和后轴的振动加速度响应和以及路面粗糙度样本rg； S3，通过生成式对抗神经网络的判别器对生成响应和与测量响应和进行吻合性判别，构建判别损失； S4，利用生成加速度响应和通过数值积分得到对应的位移响应和并通过二轴车振动方程建立和和rg的物理约束方程，构建包含物理约束损失和对抗损失的生成损失； S5，先降低判别损失以优化判别器，再降低生成损失以优化生成器； S6，优化完成后的生成式对抗神经网络所产生的路面粗糙度样本rg就是待识别路面的不平整度； 所述步骤S4中的物理约束方程表达如下： 式中：d1和d2分别是车辆重心与前轴和后轴的距离，d是车辆前轴与后轴的距离且有d＝d1+d2，k1是车辆前轴轮胎的弹簧刚度，k2是车辆后轴轮胎的弹簧刚度，Mv是车辆质量，Jv是车辆重心的转动惯量，为前轮接触的路面粗糙度样本，为后轮接触的路面粗糙度样本； 所述步骤S4中的生成损失表达如下： Genloss＝Advloss+β·Phyloss 式中：Advloss代表生成式对抗神经网络的对抗损失，Phyloss代表物理约束方程的物理约束损失，β代表物理约束损失的权重系数，E.为数学期望函数，D.为生成式对抗神经网络的判别器，t代表时刻，z为生成式对抗神经网络的输入变量，通过标准正态分布产生。

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