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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于机器学习的跨断层梁桥防落梁限位拉索抗震设计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：CN118260837B 。

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：202410363918.6，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于机器学习的跨断层梁桥防落梁限位拉索抗震设计方法是由张凡;王景全;傅宇光;徐启智;曾永平;李帅;董俊设计研发完成，并于2024-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的跨断层梁桥防落梁限位拉索抗震设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的跨断层梁桥防落梁限位拉索抗震设计方法，该方法采用机器学习分类模型计算跨断层梁式桥防落梁限位拉索的设计类别，再通过机器学习回归模型计算跨断层梁式桥防落梁限位拉索的设计刚度。通过本发明提出的方法设计，简单、快速、精准的将墩梁相对位移限制在允许位移之内，防止跨断层梁式桥发生落梁或支座破坏。本发明设计结果抗震性能良好，满足桥梁在地震动动力作用和断层断裂产生的永久位移双重作用下防落梁的位移要求，有利于提高桥梁在强震下的安全性，可供工程使用。

本发明授权基于机器学习的跨断层梁桥防落梁限位拉索抗震设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的跨断层梁桥防落梁限位拉索抗震设计方法，包括以下步骤： S1、确定跨断层桥梁的初步设计参数，包括桥墩屈服刚度、支座屈服刚度、桥墩位移延性、支座最大剪切应变、桥梁跨度、主梁质量、盖梁质量、允许墩梁位移、地面永久位移、结构一阶周期和二阶周期的地震动反应谱幅值； S2、将上述初步设计参数输入跨断层梁式桥防落梁限位拉索设计的机器学习分类模型，判断初步设计参数的设计类别； S21、若机器学习分类模型的输出是“类型A：无需设计”，则表明当前初步设计参数下跨断层桥梁无破坏风险，不需要进行防落梁限位拉索设计； S22、若机器学习分类模型的输出是“类型C：初始参数不满足设计条件”，则表明当前初步设计参数下无法设计出可以将墩梁相对位移约束到允许墩梁位移之内的限位拉索，需返回S1步骤对桥墩屈服刚度、支座屈服刚度、桥墩位移延性、支座最大剪切应变进行调整形成新的设计参数，再进入S2步骤； S23、若机器学习分类模型的输出是“类型B：可以设计”，则将初步设计参数作为设计参数，进入下一步骤； S3、将设计参数输入跨断层梁式桥防落梁限位拉索设计的机器学习回归模型，得到所需的防落梁限位拉索刚度值； S4、考虑到机器学习模型的随机性，将上述S1-S3步骤重复10次，求得所有防落梁限位拉索刚度值得平均值作为最终设计值； 所述步骤S2中，跨断层梁式桥防落梁限位拉索设计的机器学习分类模型，是支持向量机、轻量级梯度提升机、极端梯度提升、CatBoost、人工神经网络这些机器学习模型，通过采用跨断层梁式桥防落梁限位拉索的迭代设计方法生成的数据库训练得到，数据库采用合成少数类过采样技术进行了数据平衡性处理； 所述步骤S3中，跨断层梁式桥防落梁限位拉索设计的机器学习回归模型，是随机森林、轻量级梯度提升机、极端梯度提升、CatBoost、人工神经网络这些机器学习模型，通过分类模型数据库中具有设计出限位拉索刚度的数据训练得到。

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