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龙图腾网获悉中建科工集团有限公司申请的专利一种玻璃幕墙的位移预测方法和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：CN119397639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411416381.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种玻璃幕墙的位移预测方法和系统是由杨思杰;苟龙珠;崔欢;李文翰;赵宁;张伟;李龙飞;任敬磊;鄢佳丽;汪林;杨征购;邢咪咪;王丰设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种玻璃幕墙的位移预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑工程结构技术领域，公开了一种玻璃幕墙的位移预测方法和系统，本发明采集玻璃幕墙在有外力施加情况的下的边界位移响应信息以及边界加速度响应信息；基于总体刚度矩阵、总体质量矩阵、边界位移响应信息以及边界加速度响应信息构建玻璃幕墙的运动方程；将玻璃幕墙实时采样点参数，并输入至预设全连接神经网络模型，得到当前位移预测结果，根据运动方程与当前位移预测结果之间的残差信息，迭代训练全连接神经网络模型。通过将结构动力学模型与深度学习模型结合的残差信息进行迭代训练，使得预测模型能够适应不同的玻璃幕墙，保证在实时或近实时的条件下进行位移预测，既提高了预测的精度，也增强了计算的效率和实时性。

本发明授权一种玻璃幕墙的位移预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种玻璃幕墙的位移预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于结构动力学原理计算玻璃幕墙的总体刚度矩阵和总体质量矩阵； 采集玻璃幕墙在有外力施加情况的下的边界位移响应信息以及边界加速度响应信息； 基于所述总体刚度矩阵、总体质量矩阵、边界位移响应信息以及边界加速度响应信息构建玻璃幕墙的运动方程，所述玻璃幕墙的运动方程由如下公式表示： ； 其中，M表示总体质量矩阵，K表示总体刚度矩阵，表示边界加速度响应信息，表示边界位移响应信息； 将玻璃幕墙当前采样时刻及采样点位置信息作为实时采样点参数，并输入至预设全连接神经网络模型，得到当前位移预测结果，根据所述运动方程与当前位移预测结果之间的残差信息，迭代训练所述全连接神经网络模型，当达到迭代终止条件时，得到玻璃幕墙实时位移预测模型，具体包括： 构建全连接神经网络，将对应的各个神经网络参数设置为初始值；其中，所述神经网络参数包括采样点参数、不同网络层的个数、网络宽度、激活函数公式的参数、损失函数公式的参数，以及网络学习率；所述全连接神经网络的输入数据包括采样点参数，所述全连接神经网络的输出数据包括在幕墙内部与采样点对应的位移响应； 在当前轮次的迭代训练过程中，将第一采样点参数输入所述全连接神经网络得到与第一采样点对应的预测位移响应； 利用自动微分原理根据所述预测位移响应进行偏导数分析，得到第一偏导数和第二偏导数，所述第一偏导数表征位移响应相对于时间的二阶偏导数，所述第二偏导数表征位移响应相对于空间的二阶偏导数； 基于所述第一偏导数和第二偏导数计算与所述运动方程的残差信息； 根据所述残差信息构建概率密度函数； 基于概率密度函数继续进行采样得到第二采样点参数，同时利用梯度下降算法更新激活函数公式中的斜率优化参数； 将第二采样点参数更新为第一采样点参数，继续进行下一轮次的迭代训练；其中，每一轮次中的预测位移响应还用于带入损失函数公式计算出每一轮次的目标损失函数值； 当所述目标损失函数值低于预设损失函数值，或者迭代训练的轮次达到预设迭代次数时，停止迭代训练，得到玻璃幕墙实时位移预测模型； 将玻璃幕墙下一采样时刻及采样点位置信息输入到所述实时位移预测模型中得到实时位移预测结果。

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