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龙图腾网获悉湖南省交通规划勘察设计院有限公司申请的专利基于深度学习的UHPC组合梁预警方法、装置、设备及介质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：CN120046227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510539881.2，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于深度学习的UHPC组合梁预警方法、装置、设备及介质是由贺耀北;陈光;叶萌;左云;任启江;胡玉华;邹佳设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的UHPC组合梁预警方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的UHPC组合梁预警方法、装置、设备及介质，涉及桥梁结构监测技术领域，包括：获取超高性能混凝土组合梁的构造信息，将构造信息输入预设状态预测模型进行处理，得到目标特征状态和目标性能预测结果；基于目标特征状态和目标性能预测结果通过多级预警机制进行检测，得到检测结果，根据检测结果执行对应的预警操作。利用深度学习模型处理超高性能混凝土（UHPC）组合梁的构造信息，自动识别关键特征状态并预测性能，通过多级预警机制实现实时监测与风险预警，提高了特征状态识别的准确性和性能预测的可靠性，实现了早期风险检测和主动预警，提升了结构安全性和设计效率。

本发明授权基于深度学习的UHPC组合梁预警方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的UHPC组合梁预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获取超高性能混凝土组合梁的构造信息； 将所述构造信息输入预设状态预测模型进行处理，得到目标特征状态和目标性能预测结果，所述预设状态预测模型为混合神经网络模型，所述预设状态预测模型包括特征提取网络、时序特征网络、注意力层和输出层，所述特征提取网络包括第一卷积块，第二卷积块和第三卷积块，所述第一卷积块，第二卷积块和第三卷积块均包含两个一维卷积层、归一化层、激活函数层和最大池化层，所述时序特征网络包括双向长短期记忆网络层和归一化层，所述输出层包含特征状态分类分支和性能预测分支，所述特征状态分类分支通过三层全连接网络输出特征状态的概率分布，所述性能预测分支通过三层全连接网络输出性能指标值，根据所述混合神经网络模型通过所述特征提取网络进行局部特征提取、所述双向长短期记忆网络进行时序特征捕捉以及所述注意力层在关键特征加权实现对于所述超高性能混凝土组合梁的特征状态的深度学习； 基于所述目标特征状态和所述目标性能预测结果通过多级预警机制进行检测，得到检测结果，采用M-φ曲线展示特征状态点，曲线上标注超高性能混凝土组合梁开裂状态、钢梁屈服状态、钢梁强化状态和极限状态，并给出对应应变值； 根据所述检测结果执行对应的预警操作； 所述基于所述目标特征状态和所述目标性能预测结果通过多级预警机制进行检测，得到检测结果的步骤，包括： 根据多级预警机制，得到第一阈值、第二阈值和第三阈值，其中所述第一阈值小于所述第二阈值，所述第二阈值小于所述第三阈值； 根据所述目标特征状态和所述目标性能预测结果，得到组合梁弯矩； 对所述组合梁弯矩与所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值进行比较，得到检测结果； 所述对所述组合梁弯矩与所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值进行比较，得到检测结果的步骤之后，包括： 当所述组合梁弯矩小于所述第一阈值时，得到检测结果为无风险，并执行正常监测并记录关键参数的操作； 当所述组合梁弯矩大于所述第一阈值且所述组合梁弯矩小于所述第二阈值时，得到检测结果为一级预警，并执行提高获取构造信息频率并准备应急预案的操作； 当所述组合梁弯矩大于所述第二阈值且所述组合梁弯矩小于所述第三阈值时，得到检测结果为二级预警，并执行通过实时监测向相关人员发送预警信息的操作； 当所述组合梁弯矩大于所述第三阈值时，得到检测结果为三级预警，并执行触发应急响应进行维护的操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南省交通规划勘察设计院有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市望城区月亮岛路一段598号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。