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龙图腾网获悉广州市第二建筑工程有限公司;广州建筑股份有限公司;上海交通大学申请的专利一种模板支架结构风险评估方法、装置、设备及存储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：CN119509933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411512745.6，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权一种模板支架结构风险评估方法、装置、设备及存储介质是由李祯;梁湖清;王伟江;王斐亮;曹穗冬;邵泉;庞博;熊文谱;陆敏铖;王佳莹设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模板支架结构风险评估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑施工技术领域，公开了一种模板支架结构风险评估方法、装置、设备及存储介质。该方法将模板支架结构划分为若干个模板支架单元结构；根据预设要求在若干个模板支架单元结构中选取若干个待测模板支架单元结构；获取若干个待测模板支架单元结构的立杆轴力和水平位移，形成监测数据；基于若干个待测模板支架单元结构的监测数据，利用第一风险模型进行风险评估，得到模板支架结构的整体风险评估结果。本发明实现了仅根据有限的监测数据快速识别失效模板支架结构以及整体结构的安全状态，并利用人工神经网络技术提高了风险评估的效率和准确性。

本发明授权一种模板支架结构风险评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模板支架结构风险评估方法，其特征在于，包括： 将模板支架结构划分为若干个模板支架单元结构； 根据预设要求在若干个所述模板支架单元结构中选取若干个待测模板支架单元结构； 获取若干个所述待测模板支架单元结构的监测数据；其中，所述监测数据包括立杆轴力和水平位移； 基于若干个所述待测模板支架单元结构的监测数据，利用第一风险模型进行风险评估，得到所述模板支架结构的整体风险评估结果； 其中，所述第一风险模型，具体为： 基于模板支架模型，获取模板支架数据集； 基于BP算法建立神经网络模型； 利用所述模板支架数据集训练所述神经网络模型，建立所述神经网络模型的输入输出映射关系； 将训练完成的神经网络模型确定为第一风险模型； 所述基于模板支架模型，获取模板支架数据集，具体为： 基于预设模板支架结构数据在有限元分析平台上建立模板支架模型；其中，所述模板支架模型包括若干个模拟立杆； 对所述模板支架模型进行静力分析，获取无立杆失效工况数据； 分别对去除单一模拟立杆的模板支架模型进行静力分析，获取若干个单一立杆失效工况数据； 分别对去除多模拟立杆组合的模板支架模型进行静力分析，获取若干个多立杆失效工况数据；其中，所述多模拟立杆组合包括两个或两个以上模拟立杆； 将无立杆失效工况数据、各所述单一立杆失效工况数据和各所述多立杆失效工况数据确定为样本数据； 获取模板支架模型的模拟尺寸数据，并将所述模拟尺寸数据和所述样本数据确定为模板支架数据集； 所述基于若干个所述待测模板支架单元结构的监测数据，利用第一风险模型进行风险评估，得到所述模板支架结构的整体风险评估结果，具体为： 获取模板支架结构的尺寸数据；其中，所述尺寸数据包括：模板支架结构纵向尺寸、模板支架结构横向尺寸和模板支架结构高度尺寸； 将各所述待测模板支架单元结构的监测数据和所述尺寸数据确定为第一风险模型的输入数据； 控制所述第一风险模型基于所述输入数据进行风险评估，确定失效模板支架单元的位置信息，并基于所述失效模板支架单元的位置信息确定风险等级； 将所述失效模板支架单元的位置信息和所述风险等级确定为所述模板支架结构的整体风险评估结果。

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广州市第二建筑工程有限公司;广州建筑股份有限公司;上海交通大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区法政路50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”。

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