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龙图腾网获悉浙大城市学院申请的专利基于人工智能的桥梁结构腐蚀疲劳耦合试验方法和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：CN120275267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510773122.2，技术领域涉及：G01N17/00；该发明授权基于人工智能的桥梁结构腐蚀疲劳耦合试验方法和系统是由丁杨;曹凯杰;邓满宇;叶肖伟;董晶亮;郑祥隆;褚天云设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的桥梁结构腐蚀疲劳耦合试验方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及桥梁工程材料试验技术领域，公开了基于人工智能的桥梁结构腐蚀疲劳耦合试验方法和系统；其中，一种基于人工智能的桥梁结构腐蚀疲劳耦合试验方法包括：通过构建多物理场耦合数学模型，准确表达物理场间交互作用；应用深度强化学习算法，搭建环境参数协同控制模型，实现多环境参数高精度自适应调控；搭建环境加速试验等效性映射模型，平衡加速试验的最优加速比与等效性；构建广义预测控制模型，达成多物理场协同调控；构建实时系统辨识与参数更新模型，补偿多物理场交互影响，实现稳定控制；本发明提升试验环境控制精度，实现多环境条件协同控制，缩短试验周期，提高试验真实性与结果稳定性，为桥梁结构安全性评估提供可靠数据支撑。

本发明授权基于人工智能的桥梁结构腐蚀疲劳耦合试验方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的桥梁结构腐蚀疲劳耦合试验方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建包含力学场、电化学场和温度场的多物理场耦合数学模型，实现物理场间交互作用的准确表达； 应用深度强化学习算法构建环境参数协同控制模型，实现多环境参数的高精度控制和基于材料响应的自适应调控，深度强化学习环境参数协同控制模型采用深度Q网络实现复杂环境下的策略学习，通过迭代更新Q值函数实现最优控制策略的学习，其中Q值函数表示在特定状态下执行特定动作的预期累积奖励值；深度强化学习环境参数协同控制模型的奖励函数设计为环境参数控制精度和材料响应符合性的加权组合，其中环境参数控制精度通过实际值与目标值的偏差计算，材料响应符合性通过专门的评价函数进行量化； 构建环境加速试验等效性映射模型，通过多目标优化算法优化加速试验参数组合，实现最优加速比与等效性的平衡； 构建广义预测控制模型，通过滚动优化策略实现多物理场协同调控，提高控制精度和响应速度； 构建实时系统辨识与参数更新模型，基于递推最小二乘算法实现系统参数的在线辨识，对多物理场交互影响进行主动补偿和稳定控制。

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