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龙图腾网获悉北京华腾检测认证有限公司申请的专利一种基于深度学习的桥梁用阻尼器性能检测方法及系统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：CN120408793B 。

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：202510508841.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于深度学习的桥梁用阻尼器性能检测方法及系统是由赵春波;宋文迪;李绅;商建洲;冯敏;袁坤朋;吴楠设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的桥梁用阻尼器性能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于阻尼器性能检测技术领域，公开了一种基于深度学习的桥梁用阻尼器性能检测方法及系统。所述的方法包括如下步骤：构建桥梁用阻尼器性能检测模型和风险项性能检测验证指导模型；为桥梁用阻尼器的实时桥梁用阻尼器属性参数设置对应的实时性能检测工况参数和实时性能检测环境参数；使用桥梁用阻尼器性能检测模型，进行桥梁用阻尼器性能检测预测；使用风险项性能检测验证指导模型，进行风险项性能检测验证指导；对桥梁用阻尼器进行风险项性能检测验证；结合实时性能检测预测结果和实时风险项性能检测验证结果，得到桥梁用阻尼器的实时性能检测最终结果。本发明解决了现有技术存在的性能检测效果差、效率与成本局限性以及检测精度不高的问题。

本发明授权一种基于深度学习的桥梁用阻尼器性能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的桥梁用阻尼器性能检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 使用深度学习算法和强化学习算法，构建桥梁用阻尼器性能检测模型和风险项性能检测验证指导模型； 所述的风险项性能检测验证指导模型基于MPO-MOGRPO算法构建，且验证策略生成模型包括基于MPO算法构建的元策略优化模块和基于MOGRPO算法构建的验证策略生成模块，所述的验证策略生成模块包括目标函数集合、策略网络、经验回放池以及智能体，智能体分别与目标函数集合和策略网络连接，所述的元策略优化模块与策略网络连接； 包括如下步骤： 使用LSTM-MLP算法，构建初始的桥梁用阻尼器性能检测模型，并使用MPO-MOGRPO算法，构建初始的风险项性能检测验证指导模型； 使用ISGA算法，对初始的桥梁用阻尼器性能检测模型和初始的风险项性能检测验证指导模型的模型参数进行优化，得到优化的桥梁用阻尼器性能检测模型和优化的风险项性能检测验证指导模型； 输入若干降维后模型训练样本，对优化的桥梁用阻尼器性能检测模型进行训练，得到最终的桥梁用阻尼器性能检测模型和若干历史性能检测预测结果； 根据若干历史性能检测预测结果，对优化的风险项性能检测验证指导模型进行训练，得到最终的风险项性能检测验证指导模型和若干历史验证策略生成经验，并将若干历史验证策略生成经验存储至经验回放池； 根据性能检测需求，为桥梁用阻尼器的实时桥梁用阻尼器属性参数设置对应的实时性能检测工况参数和实时性能检测环境参数，得到实时输入数据； 根据实时输入数据，使用桥梁用阻尼器性能检测模型，进行桥梁用阻尼器性能检测预测，得到实时性能检测预测结果； 根据实时性能检测预测结果，使用风险项性能检测验证指导模型，进行风险项性能检测验证指导，得到实时风险项性能检测验证策略； 根据实时风险项性能检测验证策略，对桥梁用阻尼器进行风险项性能检测验证，得到实时风险项性能检测验证结果； 结合实时性能检测预测结果和实时风险项性能检测验证结果，得到桥梁用阻尼器的实时性能检测最终结果。

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