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龙图腾网获悉北京工业大学;云南芒梁高速公路投资发展有限公司;智性纤维复合加固南通有限公司申请的专利一种基于超声导波和卷积神经网络的钢绞线应力识别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：CN116028791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202211405157.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于超声导波和卷积神经网络的钢绞线应力识别方法是由贾俊峰;张龙冠;白石;白玉磊;焦庆丰;姚少睿;李小龙;陶善波;于丹丹;王春阳;杜瑞民设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超声导波和卷积神经网络的钢绞线应力识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超声导波和卷积神经网络的钢绞线应力识别方法，包括以下步骤：分别在钢绞线两端的中心丝截面安装超声导波激励传感器和接收传感器；张拉钢绞线，在不同的张拉预应力下向激励传感器激励调制正弦波信号，并记录接收传感器获得的超声导波信号；以不同预应力状态下的超声导波信号作为特征值，以其对应的预应力值作为标签值，构建一维卷积神经网络的数据集；将数据集的数据输入卷积神经网络进行训练和测试，并输出各预应力状态下超声导波信号的预应力预测值；以钢绞线预应力真实值和预测值之间的均方根误差和归一化均方根误差为指标对一维卷积神经网络的预测结果进行评价。本发明避免了繁琐的参数提取过程，且提高了预测精度。

本发明授权一种基于超声导波和卷积神经网络的钢绞线应力识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超声导波和卷积神经网络的钢绞线应力识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：分别在钢绞线两端的中心丝截面安装超声导波激励传感器和接收传感器； S2：张拉钢绞线，在不同的张拉预应力下向激励传感器激励调制正弦波信号，并记录接收传感器获得的超声导波信号； S3：以不同预应力状态下的超声导波信号作为特征值，以其对应的预应力值作为标签值，构建一维卷积神经网络的数据集； S4：将数据集的数据输入搭建好的一维卷积神经网络进行训练和测试，并输出各预应力状态下超声导波信号的预应力预测值； S5：以钢绞线预应力真实值和预测值之间的均方根误差和归一化均方根误差为指标对一维卷积神经网络的预测结果进行评价； 其中，所述步骤S4中的一维卷积神经网络的结构包括： 第1层为卷积层，用于对输入数据进行特征提取； 第2层为批归一化层，用于加快模型的收敛速度和降低对网络初始化的敏感性； 第3层为最大池化层，用于压缩特征的维度以减少计算量； 第4层为卷积层， 第5层为批归一化层， 第6层为最大池化层； 第7层为展平层，用于将输入的多维数据展平成为一维的数组，以实现由卷积层到全连接层的过渡； 第8层为随机丢弃层，用于在每次训练过程中随机丢弃某些神经元以防止模型产生过拟合现象，随机丢弃率取为0.2； 第9层为全连接层，用于连接上一层所有的神经元，并输出最终的预应力预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京工业大学;云南芒梁高速公路投资发展有限公司;智性纤维复合加固南通有限公司，其通讯地址为：100022 北京市朝阳区平乐园100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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