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龙图腾网获悉大连科迈尔海洋科技有限公司申请的专利基于监测数据与机器学习的导管架内力反演方法与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：CN120846542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511361544.5，技术领域涉及：G01L1/24；该发明授权基于监测数据与机器学习的导管架内力反演方法与系统是由朱东旭;张仁龙;刘磊;常义冬;郑世宇;张鑫萍;李一璐;秦铁男设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于监测数据与机器学习的导管架内力反演方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于监测数据与机器学习的导管架内力反演方法与系统，通过基于当前监测时间段内的环境载荷信息获取需要进行关注的杆件的当前监测时间段内的轴力和弯矩最大值，得到需要进行关注的杆件的惯性力指数；并基于决策树的机器学习方法，获取导管架上杆件的插值后的惯性力指数，以获取导管架杆件的轴力、弯矩的反演值，完成对导管架杆件内力的反演。其中，通过惯性力指数，来实现对导管架杆件内力的反演，能够更加准确地反映各个杆件的受力状态；基于机器学习的插值方法保证了惯性力数据库扩充的准确性。本发明能自适应地考虑各种复杂工况和环境影响，从而实现更为科学的结构健康监测与风险评估。

本发明授权基于监测数据与机器学习的导管架内力反演方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于监测数据与机器学习的导管架内力反演方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取导管架服役区域的当前监测时间段内的环境载荷信息；所述环境载荷信息包括：风速、风向、波高、波浪周期、海水流向、海水流速； S2：基于SACS仿真软件，建立导管架的有限元模型，并获取导管架杆件在先验工况下的轴力最大值和在先验工况下的弯矩最大值； S3：确定导管架中的需要进行关注的杆件，以基于光纤传感器，获取波长数据，以获取需要进行关注的杆件的应变，进而获取需要进行关注的杆件的当前监测时间段内的轴力最大值和当前监测时间段内的弯矩最大值； S4：根据所述导管架服役区域的当前监测时间段内环境载荷信息、导管架杆件在先验工况下的杆件轴力最大值和在先验工况下的弯矩最大值、需要进行关注的杆件的当前监测时间段内的轴力最大值和当前监测时间段内的弯矩最大值，获取需要进行关注的杆件的惯性力指数； S5：根据所述需要进行关注的杆件的惯性力指数，基于决策树的机器学习方法，获取导管架上的插值后的杆件惯性力指数，以根据导管架服役区域的实时的环境载荷信息和所述导管架的有限元模型，获取需要进行关注杆件的实时的静力学轴力和实时的静力学弯矩，以获取导管架杆件的轴力、弯矩的反演值，完成对导管架杆件内力的反演。

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