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龙图腾网获悉河北雄安轨道快线有限责任公司;北京交通大学申请的专利混合连接预制装配式桥墩的性能化抗震设计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：CN119740295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411819326.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权混合连接预制装配式桥墩的性能化抗震设计方法是由刘峰;江辉;庄建杰;李辰;薛智文;吕金峰;宋光松;王博特;钟辉祥;邓梁;曾聪设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本混合连接预制装配式桥墩的性能化抗震设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种混合连接预制装配式桥墩的性能化抗震设计方法，涉及装配式桥墩抗震设计技术领域，方法包括：确定桥墩的初始设计参数、预期结构性能指标包括目标最大位移和目标残余位移和结构设计参数；建立侧向变形分析模型，基于侧向变形分析模型，计算目标等效单自由度恢复力模型参数，使用预设机器学习预测模型预测桥墩在实际地震作用下的最大位移和残余位移，根据预测结果调整混合连接预制装配式桥墩的结构设计参数，直至满足相关要求后，计算桥墩的设计力和设计弯矩。通过执行本发明的方法，获得适用于中高烈度区的混合连接预制装配式桥墩，且该桥墩具备结构性能稳定、震后可恢复易修复的优点。

本发明授权混合连接预制装配式桥墩的性能化抗震设计方法在权利要求书中公布了：1.一种混合连接预制装配式桥墩的性能化抗震设计方法，其特征在于，包括： 确定混合连接预制装配式桥墩的初始设计参数和预期结构性能指标，所述预期结构性能指标包括目标最大位移和目标残余位移； 确定所述混合连接预制装配式桥墩的结构设计参数； 基于所述初始设计参数和所述结构设计参数，建立侧向变形分析模型，基于所述侧向变形分析模型，计算所述混合连接预制装配式桥墩的屈服位移； 基于所述初始设计参数、所述目标最大位移和所述屈服位移，计算所述混合连接预制装配式桥墩的位移延性系数和等效周期； 基于所述侧向变形分析模型，根据所述初始设计参数、所述预期结构性能指标和所述结构设计参数，计算所述混合连接预制装配式桥墩对应的目标等效单自由度恢复力模型参数； 将所述混合连接预制装配式桥墩处的目标地震动场地类型和所述目标等效单自由度恢复力模型参数输入预设机器学习预测模型，得到所述预设机器学习预测模型输出的预测结果，所述预测结果包括最大位移和残余位移； 分析所述预测结果，得到分析结果； 若所述分析结果显示所述最大位移与所述目标最大位移之间的第一相对偏差满足第一偏差要求，且所述残余位移与所述目标残余位移之间的第二相对偏差满足第二偏差要求，则根据所述位移延性系数和所述等效周期，计算所述混合连接预制装配式桥墩的设计力和设计弯矩； 若所述分析结果显示所述最大位移与所述目标最大位移之间的第一相对偏差不满足第一偏差要求，或，所述残余位移与所述目标残余位移之间的第二相对偏差不满足第二偏差要求，则执行确定所述混合连接预制装配式桥墩的结构设计参数的步骤； 其中，所述预设机器学习预测模型的建立过程包括： 建立所述混合连接预制装配式桥墩的等效单自由度恢复力模型，具体包括：建立所述混合连接预制装配式桥墩的双线性弹性模型，所述双线性弹性模型用于表征无粘结预应力体系的自复位能力；建立所述混合连接预制装配式桥墩的支点滞回模型，所述支点滞回模型用于表征所述混合连接预制装配式桥墩的滞回耗能能力；将所述双线性弹性模型和所述支点滞回模型并联，得到所述等效单自由度恢复力模型； 选择与不同地震动场地类型规范反应谱相匹配的强震记录作为地震动输入，对所述等效单自由度恢复力模型开展非线性时程分析，获得不同模型输入参数组合下桥墩结构动力响应的最大位移和残余位移；所述模型输入参数组合中包括地震动场地类型和等效单自由度恢复力模型参数； 确定所述不同模型输入参数组合及对应的最大位移和残余位移作为所述预设机器学习预测模型的训练数据集； 使用所述训练数据集，构建所述预设机器学习预测模型；所述预设机器学习预测模型所采用的人工神经网络模型架构为卷积神经网络、循环神经网络、多层感知机、线性回归、支持向量机、决策树、随机森林或梯度提升。

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