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龙图腾网获悉大连交通大学;中铁建大桥工程局集团第一工程有限公司;中国铁建大桥工程局集团有限公司;中铁建大桥工程局集团第六工程有限公司申请的专利一种基于IFC的桥梁物联网动态可视化监测与预警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：CN120596442B 。

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：202511094437.0，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种基于IFC的桥梁物联网动态可视化监测与预警方法是由郑帅;祝梓铭;郑晓冬;孙长志;高俊龙;李长武;李超;杜峨春;王方旭;王一竹;刘宇;林彬;郭裕强;石盎宇设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IFC的桥梁物联网动态可视化监测与预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于IFC的桥梁物联网动态可视化监测与预警方法，涉及铁路交通基础设施监测技术领域，包括：获取铁路桥梁的传感器监测数据；获取原始IFC字典文件，对布设的传感器进行实体拓展，对铁路桥梁传感器类型进行属性集拓展得到基础的铁路桥梁传感器数据IFC文件，为桥梁传感器监测信息提供标准化、可视化的数据载体；基于BIM平台加载该文件并构建了面向铁路桥梁的自适应预测模型源监测数据进行分析与趋势预测，实现从数据采集、数字融合到智能评估与预警的全过程联动。该方法解决了现有监测中存在的数据冗余、交互困难和预警滞后问题，适用于铁路基础设施运维场景，对提升铁路交通系统的安全性和稳定性具有重要意义。

本发明授权一种基于IFC的桥梁物联网动态可视化监测与预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IFC的桥梁物联网动态可视化监测与预警方法，其特征在于，包括： S1：在铁路桥梁各结构部位布设不同类型的传感器，获取铁路桥梁各结构部位对应的传感器监测数据； S2：获取原始IFC字典文件，对布设的传感器进行实体拓展，所述实体拓展是在原始IFC字典文件中增加铁路桥梁传感器类型，得到铁路桥梁传感器类型IFC字典文件，根据铁路桥梁传感器IFC字典文件形成铁路桥梁传感器类型IFC文件； S3：对铁路桥梁传感器类型进行属性集拓展，所述属性集拓展为在铁路桥梁传感器类型IFC文件中增加铁路桥梁传感器类型对应的传感器数据属性，得到基础的铁路桥梁传感器数据IFC文件； S4：引入BIM平台，基于BIM平台将传感器监测数据输入至基础的铁路桥梁传感器数据IFC文件，并进行实时更新，得到铁路桥梁传感器数据IFC文件； S5：设计自定义激活函数，引入tanh激活函数、门控机制和细胞状态，基于门控机制、细胞状态、自定义激活函数和tanh激活函数构建面向铁路桥梁监测数据特征的自适应预测模型，使用传感器监测数据对自适应预测模型进行训练与参数优化，形成具有时序感知与特征响应能力的多因素预测模型； 自定义激活函数如公式1和2所示， 1 2 公式1中，表示输入的传感器监测数据；表示时间参数，用于模拟铁路桥梁在不同时间的变化；表示环境因素；均为自适应预测模型的可调参数，表示输入权重，其中，和控制输入的传感器监测数据对自定义激活函数的影响程度；调节时间参数对模型输出的周期性影响；控制环境因素对传感器监测数据的影响程度；为调节周期性变化的幅度；为调整其他非线性特征的权重；为偏置项，用于调整模型的输出；表示输出为括号中的值与0之间的最大值； 公式2中，T为监测温度值；H为监测湿度值；W为监测风速值；为监测温度、湿度和风速的均值；为监测温度、湿度和风速的标准差；S6：将当前传感器监测数据输入至多因素预测模型，预测未来一段时间内的传感器监测数据，将多因素预测模型预测的传感器监测数据同步更新至铁路桥梁传感器数据IFC文件中，动态评估铁路桥梁的结构健康状态与潜在风险； S7：基于更新后的铁路桥梁传感器数据IFC文件，识别具有潜在风险的铁路桥梁结构部位，结合实时监测数据进行分析，对铁路桥梁进行可视化监测与智能预警；将预警结果推送至维护管理平台，并与铁路调度指挥系统、桥梁养护系统实现联动控制，提高铁路桥梁运行期间的结构安全保障能力与铁路交通系统的运行稳定性。

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大连交通大学;中铁建大桥工程局集团第一工程有限公司;中国铁建大桥工程局集团有限公司;中铁建大桥工程局集团第六工程有限公司，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市黄河路794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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