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龙图腾网获悉重庆大学;重庆市铁路(集团)有限公司申请的专利基于机器学习算法的双层钢桁架桥的涡振响应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：CN119475989B 。

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：202411521101.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习算法的双层钢桁架桥的涡振响应预测方法是由雷霆;姚刚;杨阳;李欢欢;李福春;周灿伟;王大武;瞿浩;谭红波;于辉设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习算法的双层钢桁架桥的涡振响应预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习算法的双层钢桁架桥的涡振响应预测方法，通过双层钢桁架桥节段模型风洞试验，试验分析了多种附属设施和附加气动措施对双层钢桁架桥断面涡振的影响规律；通过数值模拟分析了成桥态节段模型的涡振产生机理，并探究了附加气动措施参数变化对双层钢桁架桥断面涡振的影响规律；基于机器学习算法，建立了不同风速下的断面振幅预测模型和不同附加气动措施下的涡振特征参数预测模型对双层钢桁架桥的涡振响应进行预测。本发明方法，结合风洞试验、数值模拟和机器学习方法，实现对双层钢桁架桥涡振响应的预测，稳定性好，预测准确度高，从而为桥梁设计、运营和维护提供参考。

本发明授权基于机器学习算法的双层钢桁架桥的涡振响应预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的双层钢桁架桥的涡振响应预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用ANSYS软件建立双层钢桁架桥的有限元模型，计算其动力特性，并以此为依据设计节段模型风洞试验，分别进行测力和测振试验，从而获得双层钢桁架桥的涡振影响特性； S2、对双层钢桁架桥分别增设上层检修道栏杆、检修车轨道和轨道声屏障三种附属设施以及风嘴、导流板和中央稳定板三种附加气动措施，并通过风洞试验对其涡振响应进行分析，获得附属设施及附加气动措施对双层钢桁架桥的涡振响应规律； S3、利用Fluent平台对双层钢桁架桥断面进行流体力学CFD数值模拟，并对网格数量、腹杆位置和时间步长进行无关性验证；通过附加气动措施参数变化来对双层钢桁架桥涡振数值进行分析，确定多参数附加气动措施对双层钢桁架桥涡振的影响规律； S4、通过SVR、BPNN和RF三种机器学习算法，建立双层钢桁架桥在不同风速下的断面振幅预测模型和在不同附加气动措施下的涡振特征参数预测模型，并对预测模型参数进行寻优，实现双层钢桁架桥断面涡振响应的最佳有效预测； 所述S1步骤，详细如下： S11、桥梁动力特性计算： 通过ANSYS软件对双层钢桁架桥构建三维有限元模型并进行动力特性计算，获取双层钢桁架桥结构的振型和频率，为风洞试验模型设计参数提供依据； S12、节段模型风洞试验设计： 根据实际桥梁尺寸、风洞试验段尺寸以及相似准则的要求，确定双层钢桁架桥的节段模型缩尺比和试验风速比，构建双层钢桁架桥的节段模型；将双层钢桁架桥的节段模型，通过攻角转盘与钢支架安装在试验风洞洞体内，并安装好试验所使用的数据采集设备； S13、节段模型风洞试验分析： 1测力试验：对施工态和成桥态节段模型进行静力三分力系数测定，得到施工态和成桥态节段模型在试验风速为10ms、15ms和20ms下风攻角在-12°～+12°范围内的静力三分力，并计算出相应的静力三分力系数； 2测振试验：通过激光位移传感器记录节段模型在0、±3°和±5°风攻角下竖向振幅和扭转角的变化，从而得到施工态和成桥态节段模型的竖弯涡振响应和扭转涡振响应； 3时程及频谱响应：将竖弯涡振区最大折减振幅处和两个扭转涡振区最大扭转角处的时程频谱，进行换算得到卓越频率，并与模型的竖弯或扭转频率对比。

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