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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种钢管混凝土让压拱架承载力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：CN120354753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510837546.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种钢管混凝土让压拱架承载力预测方法是由任铠琳;孙会彬设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢管混凝土让压拱架承载力预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种钢管混凝土让压拱架承载力预测方法，属于人工智能与数据处理技术领域。其包括以下步骤：在钢管混凝土拱架实体结构的关键受力位置采集应力数据；进行应力数据筛选，将筛选后的数据集储存为HDF5分层格式；采用自适应归一化方法与小波阈值函数对储存的应力数据进行去噪；通过动态时间分段和短时傅里叶变换对去噪归一化后的应力数据进行时域‑频域特征融合；构建钢管混凝土让压拱架承载力预测模型，将融合特征向量输入到模型中，对模型进行训练，得到训练好的模型；将采集到的数据经过处理后输入到训练好的模型中，得到承载力预测值，当连续3次预测值超过设计承载力的90%时触发预警。本发明能够提高模型的预测能力。

本发明授权一种钢管混凝土让压拱架承载力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种钢管混凝土让压拱架承载力预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.在钢管混凝土拱架实体结构的关键受力位置采集应力数据； S2.基于材料力学原理设定筛选规则，进行应力数据筛选，将筛选后的数据集储存为HDF5分层格式；具体地，删除加载初期预压阶段数据，依据钢材屈服强度阈值剔除因传感器故障导致的突变点；结合荷载传感器同步数据，移除空载的无效区段，最终生成带有效性标志位的时序数据集； S3.采用自适应归一化方法与小波阈值函数对储存的应力数据进行去噪，得到去噪归一化后的应力数据； S4.通过动态时间分段和短时傅里叶变换对去噪归一化后的应力数据进行时域-频域特征融合，得到融合特征向量； S5.构建钢管混凝土让压拱架承载力预测模型，所述模型的整体架构为多层全连接前馈神经网络，结合物理启发初始化机制、物理约束激活函数与混合物理损失函数；将融合特征向量输入到模型中，对模型进行训练，得到训练好的模型； 所述钢管混凝土让压拱架承载力预测模型的构建过程如下： S51.定义深度神经网络架构：输入层维度等于时域与频域融合后的特征维度；输出层为单神经元；各层之间采用DropPath进行结构正则；在参数初始化阶段，通过融合特征统计均值与物理缩放矩阵构造权重起点，并结合谱分解生成的修正项，确保初始参数分布符合钢管混凝土拱架的物理响应空间； S52.进行深度神经网络的初始化：基于特征数据的统计特性和物理先验计算初始权重，确保模型起始点靠近物理可行域； S53.进行深度神经网络前向传播与自定义激活函数计算：在深度神经网络的前向传播过程中，采用基于应力物理特性的激活函数，模拟应力数据的饱和特性以及在应力值接近承载力极限时的非线性变化； S54.进行损失函数计算：通过混合损失函数将传统的均方误差损失与物理违规惩罚项相结合，进行损失函数计算； S55.进行深度神经网络的参数更新：通过计算动态一阶矩衰减率和二阶矩衰减率，结合梯度信息和历史动量的自适应调整，实现参数更新； S56.进行DropPath正则化：在每次前向传播时，随机丢弃网络中的一部分路径，丢弃路径的概率根据当前迭代次数和总迭代次数动态调整； S57.进行早停机制判断：早停机制根据验证集上的性能指标在模型训练过程中不断监测，当验证集上的损失不再显著下降时，训练将提前停止； S6.将采集到的数据经过步骤S3-S4的处理后输入到训练好的模型中，得到承载力预测值，当连续3次预测值超过设计承载力的90%时触发预警。

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