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龙图腾网获悉河南省矿山起重机有限公司申请的专利基于样本持续增量进行主梁疲劳寿命评估的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：CN120910957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511026898.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于样本持续增量进行主梁疲劳寿命评估的方法是由任海涛;姬宏贇;雷庆秋;郭献礼;王国防;张士杰;黄晓琳;鲍仕钦;吕恩宽;王允;李娟娟;王大伟;张伟设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于样本持续增量进行主梁疲劳寿命评估的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工程结构健康监测技术领域，公开了基于样本持续增量进行主梁疲劳寿命评估的方法，包括：采集多模态监测数据，包括应变、位移、加速度的物理参数及环境温湿度、车流信息的外部因素数据；利用自适应特征提取网络进行多源数据融合；构建双重知识巩固增量学习框架，在处理新增数据时保持对历史知识的记忆；基于贝叶斯深度学习对预测结果进行不确定性量化，建立风险预警机制；本发明有效解决了模型更新过程中的灾难性遗忘问题，保持了较高的历史知识保持率；为桥梁养护与维修决策提供了科学依据，优化了养护资源配置；具有优异的适应性和泛化能力，实现全寿命周期内的持续监测与评估。

本发明授权基于样本持续增量进行主梁疲劳寿命评估的方法在权利要求书中公布了：1.基于样本持续增量进行主梁疲劳寿命评估的方法，其特征在于： 通过布设在主梁关键位置的多源传感器采集应变、加速度、位移、图像、环境和车流量数据，采用创新性自适应小波包变换降噪方法对采集数据进行降噪处理； 对降噪后的数据，采用创新性多维度自适应注意力机制进行多模态特征融合，生成融合特征表示； 基于融合特征，通过多维度样本表示性评分算法进行记忆库动态管理，并结合渐进神经网络侧向连接机制和特征级关系级双重知识蒸馏的增量学习方法更新预测模型； 利用更新后的预测模型，采用环境自适应损伤演化方程的多尺度时序疲劳损伤模型进行损伤演化计算，结合四维不确定性量化的贝叶斯神经网络进行寿命预测，最终通过四项加权风险指数计算和动态阈值调整实现分级预警； 多维度样本表示性评分算法具体包括： 综合评分公式结合多样性、难度、不确定性和时序重要性四个维度，采用动态权重分配机制； 动态权重分配中多样性权重根据当前记忆库填充程度自适应调整，记忆库最大容量设为1000个样本； 时序重要性通过指数衰减函数计算，时序衰减参数设为0.01，多样性计算采用语义相似度调节因子增强算法； 渐进神经网络侧向连接机制具体包括： 层输出计算同时考虑本列内部连接和所有前序列的侧向连接，通过加权求和方式实现历史知识传递； 基础列保持初始训练的固定参数，包含五层全连接层，作为历史知识的不变存储； 扩展列随新任务动态增加，每列结构与基础列相同，侧向连接权重矩阵传递历史知识，学习率设置为主网络的0.1倍； 双重知识蒸馏具体包括： 特征级知识蒸馏损失对所有中间层特征进行归一化后计算欧氏距离，保持新旧模型在特征表示层面的一致性； 关系知识蒸馏损失通过计算样本间相似性关系的差异来保持样本间相对关系的一致性； 蒸馏温度参数设置为2.0，蒸馏权重设为0.4，总损失函数结合任务损失、特征蒸馏损失和关系蒸馏损失，权重比例为6:3:1。

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河南省矿山起重机有限公司，其通讯地址为：453400 河南省新乡市长垣市长恼工业区矿山路与纬三路交汇处；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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