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龙图腾网获悉武汉建工集团股份有限公司申请的专利基于卷积神经网络的屈曲支撑结构抗力预测系统及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：CN120874022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511374140.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于卷积神经网络的屈曲支撑结构抗力预测系统及方法是由杨志青;吴胜;张继承;王帅;向名章;岳孛;吴支佳;李思谨;姜子扬;余腾;欧阳昌维设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的屈曲支撑结构抗力预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积神经网络的屈曲支撑结构抗力预测系统及方法，涉及屈曲支撑结构抗力预测技术领域，通过卷积神经网络模型对受力数据集进行时间‑空间维度的深度特征提取，有效提升了抗力预测的准确性与实时性，摆脱了传统依赖经验公式与静态模型进行预测的滞后性和低适应性，解决了复杂工况下屈曲支撑抗力难以评估的问题。系统在标记受力点基础上布设多类高灵敏度传感器，采集多种不常见却关键的受力响应指标，使得健康评估不再局限于单一信号，显著增强了对局部破坏与演化过程的识别能力。系统将损伤演化指数与抗力损失率进行融合处理，建立综合评估指数，能全面量化结构的当前健康等级与发展趋势。

本发明授权基于卷积神经网络的屈曲支撑结构抗力预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的屈曲支撑结构抗力预测系统，其特征在于：包括历史受力机理建模模块、数据采集与特征构建模块、卷积神经网络抗力预测模块、抗力评估模块、报警与传感器处理机制模块和移动端可视化与维护建议模块； 历史受力机理建模模块收集历史屈曲支撑的实验和震后勘测数据，归纳破坏现象与受力机理，建立受力特征值库，并获取标记受力点； 历史受力机理建模模块包括破坏现象数据归纳与机制抽取单元和受力特征值提取与关键受力点识别单元； 破坏现象数据归纳与机制抽取单元收集屈曲支撑的历史实验数据和震后勘测记录，对不同的失效模式进行归纳，包括钢芯屈曲、套筒开裂和焊点失效，归纳为破坏现象； 抽取失效模式背后的受力机理，包括轴向压力－弯矩耦合对屈曲支撑失效的驱动作用，并获取受力耦合系数ηNM； 受力耦合系数ηNM通过沿屈曲支撑全长[0，L]轴向压力与弯矩的积分乘积，除以轴向压力平方积分的平方根与弯矩平方积分的平方根的乘积获取； 通过受力耦合系数ηNM对区域进行划分，获取潜在受力点区域； 潜在受力点区域通过以下方式匹配获取： 当受力耦合系数ηNM≤0.6时，表示为正常区域； 当受力耦合系数ηNM＞0.6时，表示为潜在受力点区域； 数据采集与特征构建模块在标记受力点安装传感器，对实时受力参数进行采集，并进行处理，获取受力数据集SW； 卷积神经网络抗力预测模块将获取的受力数据集SW输入到卷积神经网络模型中，通过卷积核提取时间－空间特征，获取预测结构抗力指标Rp； 抗力评估模块将获取的预测结构抗力指标Rp与历史性能数据库中的设计抗力Rd进行对比，计算获取抗力损失率λr； 报警与传感器处理机制模块对受力数据集SW进行分析，获取损伤演化指数Ψde，并与抗力损失率λr进行结合，获取综合评估指数Icomb； 移动端可视化与维护建议模块将综合评估指数Icomb和损伤演化指数Ψde传输到用户APP，并生成维护指南。

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