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龙图腾网获悉中铁一局集团物资工贸有限公司;中铁一局集团有限公司申请的专利基于有限元的中拱段拱肋逆向拼装合拢精度预测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：CN121257224B 。

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：202511813263.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于有限元的中拱段拱肋逆向拼装合拢精度预测方法是由金亚彬;魏珍珍;李忠锋;刘力宏;曹有刚;张强;李国江;徐彪;罗刚;付星;李雷;郑全刚;曹新刚;杨格选;王元元;王鸽;许珍设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有限元的中拱段拱肋逆向拼装合拢精度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及有限元数据处理技术领域，具体涉及一种基于有限元的中拱段拱肋逆向拼装合拢精度预测方法。该方法包括：获取拱肋钢材不同拼装进度下每一天不同采样时刻的实测数据和环境数据，基于当前拼装进度实测数据的数值波动，确定波动异常程度，基于不同拼装进度下点云数据的书记匹配，以及实测数据与风偏角的变化，确定合拢口不同实测数据的合拢异常程度，最后，结合波动异常程度和合拢异常程度，从实测数据下筛除异常数据，得到正常数据，基于正常数据实现有限元精度预测。本发明实施例基于实测数据本身的数值波动和环境因素影响的波动情况，筛除表现异常的数据信息，保留正常数据信息，从而使得有限元模型预测数据的精度更高，准确性更强。

本发明授权基于有限元的中拱段拱肋逆向拼装合拢精度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有限元的中拱段拱肋逆向拼装合拢精度预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取拱肋钢材不同拼装进度下每一天不同采样时刻的实测数据和环境数据，其中，所述环境数据包括风偏角； 将当前拼装进度下每一天与初始天进行对比，根据同类实测数据和环境数据的变化，确定消除环境影响后每一天与初始天实测数据的波动相似系数；根据所有天的波动相似系数确定每一实测数据的波动异常程度； 根据不同拼装进度下已拼装完成的每一合拢口的实际点云数据和BIM设计模型进行匹配，确定每一拼装进度下的匹配异常度，结合当前拼装进度与前一拼装进度下不同实测数据与风偏角的变化，以及匹配异常度变化，确定当前拼装进度已存在的合拢口不同实测数据的合拢异常程度； 结合波动异常程度和合拢异常程度，从当前拼装进度的每一实测数据下筛除异常数据，得到正常数据，基于正常数据实现有限元精度预测； 波动相似系数的确定方法，包括： 将当前拼装进度下第一天的每一类的实测数据按照时序排列得到初始序列，之后每一天的每一类的实测数据按照时序排列，得到实测序列； 对初始序列和实测序列进行波动相似性分析，得到实测相似性； 对当前拼装进度下任一天与第一天进行环境数据相似性分析，得到环境相似性； 基于波动相似性和环境相似性，确定波动相似系数； 实测相似性的确定方法，包括： 基于动态时间规整算法，计算初始序列和实测序列的DTW距离，将DTW距离的相反数归一化处理，作为波动一致性系数； 计算初始序列中所有元素的均值与实测序列中所有元素的均值的差值绝对值，将差值绝对值的相反数归一化处理得到数值一致性系数； 将波动一致性系数和数值一致性系数的均值作为实测相似性； 所述基于波动相似性和环境相似性，确定波动相似系数，包括： 将每一天所有类实测数据的波动相似性的均值，作为整体相似性； 计算整体相似性和环境相似性的差值，归一化处理作为对应天的波动相似系数； 波动异常程度的确定方法，包括： 根据波动相似系数筛选出异常天；将异常天的数量与当前拼装进度下所有天数的比值，作为异常天数占比； 计算所有异常天的波动相似系数的均值，将均值的相反数归一化处理作为相似异常指标； 计算异常天数占比和相似异常指标的乘积值，归一化处理作为波动异常程度； 合拢异常程度的确定方法，包括： 在每一拼装进度每一合拢口每一天每一实测数据所对应采样时刻下，计算拱肋立面和风偏角的夹角值，将90度与夹角值的差值绝对值，归一化处理作为角度分析系数； 根据每一合拢口在同拼装进度采样时刻下实测数据与角度分析系数的差异，确定每一合拢口在对应拼装进度下的合拢系数； 将同一合拢口前一拼装进度与当前拼装极度的合拢系数的差值绝对值，归一化处理作为合拢差异； 计算合拢差异和匹配异常度的乘积值，作为合拢口对应类型实测数据的拼装异常系数； 将所有合拢口的拼装异常系数的均值，归一化处理作为同类实测数据的合拢异常程度； 合拢系数的确定方法，包括： 将实测数据归一化处理作为特征值；计算特征值与角度分析系数的差值，归一化处理作为实测数据和风偏角的关系指标； 将同类实测数据在每一拼装进度每一合拢口所有天的关系指标的均值，作为对应类实测数据在合拢口对应拼装进度下的合拢系数。

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