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龙图腾网获悉延安大学申请的专利一种装配式房屋结构健康监测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：CN119989507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510479527.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种装配式房屋结构健康监测方法及系统是由蔡海方;姚蒙;霍治澎;杨瑞;陈新岩设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装配式房屋结构健康监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种装配式房屋结构健康监测方法及其系统，涉及房屋监测技术领域，其中方法包括：建立装配式房屋的三维模型，利用历史环境数据对三维模型进行仿真模拟，得到三维模型的形变和应力数据；将三维模型划分为多个监测区域；建立目标函数；求解目标函数，得到传感器安装位置；在装配式房屋中安装传感器，采集实时状态数据；获取装配式房屋的实时环境数据；根据实时环境数据对实时状态数据进行反演修正，利用修正后的数据对装配式房屋进行结构健康评估。本申请对传感器安装的位置进行优化，同时也对传感器采集的数据进行反演修正，仅采用少数几个传感器就可以得到多个位置的尽可能准确的数据，为提高结构健康评估结果的准确性奠定了基础。

本发明授权一种装配式房屋结构健康监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种装配式房屋结构健康监测方法，其特征在于，包括： 获取房屋装配位置的历史环境数据； 建立装配式房屋的三维模型，利用所述历史环境数据对所述三维模型进行仿真模拟，得到所述三维模型的形变和应力数据； 根据所述形变和应力数据在所述三维模型中的分布情况，将所述三维模型划分为多个监测区域； 分析每个所述监测区域中所述形变和应力数据的局部最大值，以一个所述监测区域中所有所述局部最大值所处的位置和传感器安装位置的距离之和最小为目标，建立目标函数； 采用遗传算法求解所述目标函数，得到每个所述监测区域中的所述传感器安装位置； 在装配式房屋的每个所述传感器安装位置安装相应的传感器，采集装配式房屋的实时状态数据； 获取装配式房屋的实时环境数据； 根据所述实时环境数据对所述实时状态数据进行反演修正，得到测量状态数据； 利用所述测量状态数据对装配式房屋进行结构健康评估； 其中，对所述实时状态数据进行反演修正时，利用所述实时环境数据对所述三维模型进行仿真模拟，得到所述三维模型中各个位置的仿真状态数据，提取所述三维模型中与所述传感器的安装位置对应的所述仿真状态数据，确定所述仿真状态数据和所述实时状态数据的差值，根据所述差值对所述三维模型中各个位置的所述仿真状态数据进行修正，提取修正后的所述仿真状态数据中的局部最大值，作为所述测量状态数据； 采用CAE技术建立所述三维模型后，将不同时间的所述历史环境数据依次导入，对所述三维模型进行所述历史环境数据影响下的仿真模拟，得到所述形变和应力数据； 利用不同时间的所述历史环境数据依次进行仿真模拟后，分别得到多个相应的所述形变和应力数据，将多个所述形变和应力数据叠加在同一个所述三维模型中，得到所述形变和应力数据在所述三维模型中的分布情况； 在对所述三维模型划分为多个所述监测区域时，按照预先设定的传感器数量确定形变监测区域的数量和应力监测区域的数量，利用K-means聚类算法分别对所述形变和应力数据中的形变局部最大值和应力局部最大值进行聚类分析，得到多个所述形变监测区域和多个所述应力监测区域； 将所述形变和应力数据叠加在同一个所述三维模型中后，每个所述形变监测区域均具有多个所述形变局部最大值，每个所述应力监测区域也具有多个所述应力局部最大值，每个所述形变局部最大值和每个所述应力局部最大值分别位于所述三维模型的一个位置，在确定每个所述形变局部最大值和所述应力局部最大值的位置后，建立所述目标函数； 所述目标函数表示为： 其中，F表示所述目标函数，i为所述三维模型中局部最大值所处位置的标号，N为具有局部最大值的位置的数量，为归一化后的第i个局部最大值所处位置的权重，根据所有时间点下最大的局部最大值和最小的局部最大值将各个局部最大值归一化至[0,1]的范围内，这些归一化后的局部最大值作为权重添加在所述目标函数中，为第i个局部最大值所处位置和传感器安装位置的距离。

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