石家庄铁道大学刘庆宽获国家专利权
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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利多斜拉索气动力特性综合测试方法及系统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：CN121163814B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511695533.0，技术领域涉及：G01M9/06；该发明授权多斜拉索气动力特性综合测试方法及系统是由刘庆宽;陈振华;孙一飞;霍亚超;黄泽设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本多斜拉索气动力特性综合测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多斜拉索气动力特性综合测试方法及系统，涉及桥梁检测技术领域。本发明通过构建包含雷诺数在内的气动力综合特征，综合考虑雷诺数、风速特征、气体密度特征、斜拉索特征和降雨强度等因素对气动力测试结果的影响，使得气动力分析模型可以更加全面的考量各因素对测试结果的影响，使气动力分析模型的输出结果更加贴近斜拉索的实际工况，解决了传统风洞试验方法存在的准确性低的技术问题，提高了斜拉索气动力特性分析的准确性。
本发明授权多斜拉索气动力特性综合测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多斜拉索气动力特性综合测试方法，其特征在于，包括： 获取多种类型斜拉索在不同测试条件下的测试条件数据和测试结果数据，以及各类型斜拉索的表面特征； 基于所述测试条件数据，确定各测试条件下的雷诺数； 基于所述雷诺数、所述测试条件数据和所述表面特征，生成各类型斜拉索在不同测试条件下的气动力综合特征，所述气动力综合特征包括以下一项或多项：雷诺数、风速特征、气体密度特征、斜拉索特征和降雨强度； 基于所述气动力综合特征和所述测试结果数据，进行数据拟合和注意力网络训练，得到气动力分析模型，实现多斜拉索的气动力特性综合测试，包括：以所述气动力综合特征为样本输入，以所述测试结果数据为样本输出，生成多个训练样本；基于所述多个训练样本，以及预设的多项式回归模型，进行数据拟合，得到数据拟合模型；基于所述多个训练样本，以及预设的神经网络模型，采用自注意力机制，训练得到注意力模型；基于所述多个训练样本，所述数据拟合模型，以及所述注意力模型，进行加权融合，得到气动力分析模型。
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