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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定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：CN115828724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211276999.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定方法是由郭增伟;郭瑞琦;姚国文;马林;王伟力设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定方法，该方案能通过文献调研建立样本库，利用样本库对机器学习模型进行训练，训练完成后的机器学习模型能根据输入的电化学指标，输出钢筋混凝土结构耐久性属于三个结构耐久性阶段的概率；本发明的有益技术效果是：提出了一种混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定方法，该方案能利用现有研究成果训练机器学习模型，实现在部分电化学指标未采集的条件下确定结构处于各耐久性阶段的概率。

本发明授权混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定方法在权利要求书中公布了：1.一种混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定方法，其特征在于：所述混凝土内部钢筋锈蚀状态概率判定方法包括： 钢筋混凝土结构耐久性包含钝化阶段、初锈阶段、锈蚀扩展阶段这三个结构耐久性阶段； 对钢筋混凝土结构进行检测，能得到四种电化学指标，他们分别是：由双电极半电池电位法能得到半电池电位参数Ecorr，由四电极温纳法能得到混凝土电阻率参数ρ，由塔菲尔法能得到锈蚀电流密度参数icorr，由线性极化法能得到钢筋极化电阻参数Rρ； 1通过文献调研，获取三种结构耐久性阶段条件下的各种电化学指标；理论上，某种锈蚀状态应对应四种电化学指标，实际文献调研过程中，对应某一钢筋锈蚀状态的四种电化学指标可能无法全部获取到，将获取到的电化学指标记为确定参数，将未获取到的电化学指标记为缺失参数； 2然后按如下方式对获取到的确定参数进行整理：同一钢筋锈蚀状态下的两种电化学指标构成一个参数对，对应相同两种电化学指标的多个参数对构成一个参数集合：第一参数集合对应的是由Ecorr和icorr所构成的参数对，第二参数集合对应的是由Ecorr和Rρ所构成的参数对，第三参数集合对应的是由Ecorr和ρ所构成的参数对，第四参数集合对应的是由icorr和ρ所构成的参数对，第五参数集合对应的是由icorr和Rρ所构成的参数对，第六参数集合对应的是由Rρ和ρ所构成的参数对； 3采用EM算法对前述六个参数集合逐一进行处理，建立相应两种电化学指标间的联合概率密度函数； 4构建样本：单个样本为四种电化学指标及其所对应的结构耐久性阶段；如某个样本所辖的电化学指标存在缺失，则将该样本记为参数缺失样本；不存在电化学指标缺失的样本记为完备样本； 5对参数缺失样本进行修复，对单个参数缺失样本进行修复时，按如下步骤进行处理： A将参数缺失样本复制为n份，得到n个复制样本； B将确定参数和相应结构耐久性阶段直接填入复制样本中的相应位置； C将四种电化学指标分别作为四个节点，确定参数所对应的节点作为父节点，缺失参数所对应的节点作为子节点；然后根据父节点和子节点相连接并且由父节点指向子节点的规则以及相应联合概率密度函数建立贝叶斯网络，采用贝叶斯网络推断法计算出子节点所对应的电化学指标的分布规律； 在得到某一子节点对应分布规律的基础上，根据相应分布规律随机抽样n次，抽样获得的n个参数，即为相应缺失参数所对应的修复参数，然后将这n个修复参数分别填入n个复制样本中与缺失参数相对应的位置； 修复后的n个复制样本和完备样本一起构成样本库； 6根据样本库对机器学习模型进行训练，训练时，电化学指标作为输入，钢筋混凝土结构耐久性属于三个结构耐久性阶段的概率作为输出； 7机器学习模型训练完成后即可投入使用，将实测到的电化学指标输入机器学习模型，由机器学习模型输出钢筋混凝土结构耐久性属于三个结构耐久性阶段的概率。

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