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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种移动荷载下的桥梁损伤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：CN119598589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411747463.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种移动荷载下的桥梁损伤识别方法是由贺文宇;胡庆昊;李志东;李怡帆;李祎琳;张明睿;张昊然;朱彭滔设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动荷载下的桥梁损伤识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种移动荷载下的桥梁损伤识别方法，包括；1将通过有限元模拟得到的桥梁损伤位移数据代入到残差神经网络中，得到预测的损伤折减系数；2基于Newmark‑β法，将桥梁结构可用物理知识嵌入到特征学习过程中，将网络预测得到的损伤折减系数代入到物理方程中得到预测的损伤位移数据；3将求解到的损伤折减系数与位移损伤数据代入到损失函数中得到损失值，对网络参数进行更新；4利用训练好的物理导引残差神经网络预测桥梁损伤。本发明在考虑车重不确定性和桥梁结构参数不确定性情况下有较高的损伤识别精度，并能提高网络在实测数据较少时损伤识别的准确性。

本发明授权一种移动荷载下的桥梁损伤识别方法在权利要求书中公布了：1.一种移动荷载下的桥梁损伤识别方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤1：建立车桥耦合模型： 利用有限元软件构建桥梁模型，并对所述桥梁模型施加移动荷载进行模拟，从而确定桥梁模型的长度为，弹性模量为； 利用有限元软件构建车辆模型，确定所述车辆模型的参数，包括：车辆模型的重量为，车辆模型的行驶速度； 车辆模型以匀速通过桥梁模型后，计算采样点的数目为；其中，为采样频率，为车辆模型的过桥时间，且； 步骤2：设定损伤工况，并获取桥梁模型的位移响应数据 步骤2.0：定义并初始化工况的种类； 步骤2.1：定义并初始化当前单元点的序号； 步骤2.2：定义第i个损伤折减系数为，并初始化； 步骤2.3：对所述桥梁模型上的第个单元点添加第i个损伤折减系数，形成得到桥梁模型的第种损伤工况；其中，表示第个单元点上施加第i个损伤折减系数时的第种损伤工况；p为所述桥梁模型上单元点的总数； 步骤2.4：在范围内随机初始化第个变量，从而使得车辆模型以第个不确定性车重通过桥梁模型，并使用方法获取桥梁模型在第种损伤工况下的位移响应数据，其中，为变化峰值； 步骤2.5：将赋值给后，返回步骤2.4顺序执行，直至为止，从而得到在第个单元点上施加第i个损伤折减系数时的种损伤工况下的桥梁模型的位移响应数据；其中，表示在第个单元点上施加第i个损伤折减系数时设定的不确定性车重种类的数目； 步骤2.6：将赋值给后，返回步骤2.3顺序执行，直至为止，从而得到在第个单元点上施加个损伤折减系数时的种损伤工况下的桥梁模型的位移响应数据；其中，表示设定的损伤折减系数种类的数目； 步骤2.7：将赋值给后，返回步骤2.2顺序执行，直至为止，从而得到在车辆模型的不确定性车重下，p单元点上依次施加个损伤折减系数时的种损伤工况下的位移响应数据；n表示损伤工况的总数，且； 步骤3：将输入残差神经网络中进行处理，得到桥梁模型的第种损伤工况预测值； 步骤4：构建物理导引下的残差神经网络，并用于得到桥梁模型在第种损伤工况预测值下的桥梁模型的位移响应预测值； 步骤4.1：利用式1得到桥梁模型在第种损伤工况预测值下的整体刚度矩阵； 1 式1中，代表桥梁模型在无损状态下的整体刚度矩阵； 步骤4.2：利用式2构建Newmark-β法结构动力学方程： 2 式2中，M代表桥梁模型的整体质量矩阵、C代表桥梁模型的整体阻尼矩阵、代表桥梁模型在第种损伤工况预测值下的整体刚度矩阵、代表桥梁模型在第种损伤工况预测值下的加速度响应数据、代表桥梁模型在第种损伤工况预测值下的速度响应数据、代表桥梁模型在第种损伤工况预测值下的位移响应数据、代表桥梁模型在第种损伤工况预测值下的移动荷载； 步骤4.3：利用Newmark-β法结构动力学方程进行求解，得到桥梁模型在第种损伤工况预测值下的桥梁位移响应预测值； 步骤5：利用式3构建总损失函数： 3 式3中，是调整数据损失的权重，是调整物理损失的权重；表示数据损失函数，表示物理损失函数，并有： 4 5 步骤6：基于和，使用Adam优化器对物理导引的残差神经网络进行训练，并计算总损失函数更新网络参数，直至收敛为止，从而得到车辆模型的不确定性车重下的最优物理导引的桥梁损伤识别模型，用于实现对桥梁上某一部分的损伤识别。

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