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龙图腾网获悉黑龙江科技大学申请的专利一种基于多保真神经网络代理模型的结构易损性评估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：CN120562182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510642044.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于多保真神经网络代理模型的结构易损性评估方法是由王涛;李雪;孟丽岩;王宏伟;谢婧怡;郭鹏飞;姜馨洋;江杰辉设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多保真神经网络代理模型的结构易损性评估方法在说明书摘要公布了：一种基于多保真神经网络代理模型的结构易损性评估方法，涉及结构分析技术领域，解决了传统结构易损性评估中高精度物理试验成本过高与纯数值模拟精度不足的问题。包括：首先通过数值模拟获取结构响应的低保真度数据；其次采用拉丁超立方‑正交设计采样方法获取参数样本，并利用混合试验的高精度优势获取结构响应的高保真度数据。随后结合数值模拟的低廉、高效的优势以及CNN‑LSTM神经网络的强大非线性拟合能力，构建神经网络低保真度模型。最终通过混合试验高保真数据对低保真模型进行修正，建立神经网络多保真度模型。本发明通过多保真建模，显著缩减混合试验成本，提高了易损性评估的精度。

本发明授权一种基于多保真神经网络代理模型的结构易损性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多保真神经网络代理模型的结构易损性评估方法，其特征在于，包括： S1.采集地震动强度参数分布均匀的地震记录数据； S2.建立三层双阶自复位防屈曲支撑钢框架结构模型，并采集结构不确定性参数；基 于OpenSees与MATLAB交互构建有限元模型和数据处理算法； S3.基于S1中所述地震记录数据与S2中所述结构不确定性参数，通过随机抽样生成 初始低保真数据，并通过所述初始低保真数据建立CNN-LSTM神经网络低保真代理模型； 基于S1中所述地震记录数据与S2中所述结构不确定性参数并采用拉丁超立方-正交设计采 样方法获取初始高保真数据； S4.将S3中所述初始低保真数据与所述初始高保真数据输入钢框架模型，通过增量动 力分析法获取扩充低保真数据，并结合混合试验获取扩充高保真数据，通过应用增量动力分析法于钢框架模型，批量获取结构变形响应的样本数据，确定输入涵盖地震动和结构自身参数中重要的特征变量，输出为1层2层最大层间位移角作为关键地震响应指标，构建神经网络训练样本数据库； S5.基于S4中所述神经网络训练样本数据库确定所述CNN-LSTM神经网络低保真代理模型的输入和输出，优化神经网络结构及超参数； S6.计算S4中所述扩充低保真数据与所述扩充高保真数据的相关系数，引入不确定性 参数优化模型鲁棒性，通过混合训练建立多保真代理模型； S7.基于S6中所述混合训练建立多保真代理模型得到地震响应数据，通过所述地震响 应数据计算不同地震动强度参数下的地震反应参数，基于所述地震动强度参数与所述地震 反应参数的回归分析构建地震需求模型；S8.根据S7中所述地震需求模型计算结构损伤概率密度函数及失效概率，绘制易损性 曲线。

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