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龙图腾网获悉长江大学申请的专利一种基于长期监测数据的结构可靠度评估预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：CN119989921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510170018.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于长期监测数据的结构可靠度评估预测方法及系统是由张旭卓;陈浩歌;卿时捷设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长期监测数据的结构可靠度评估预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及土木工程结构数据监测技术领域，尤其涉及一种基于长期监测数据的结构可靠度评估预测方法及系统。其技术方案包括以下步骤：数据预处理，先对长期监测数据进行预处理以提升数据质量；数据分布自适应建模，构建自适应的数据分布模型来适配复杂数据特征；可靠度指标计算与评估，基于数据分布模型计算结构可靠度指标并完成评估；可靠度动态预测，依据数据的时间特性进行可靠度的动态预测。本发明仅能有效提升长期监测数据的质量，还能精准提取关键特征，为后续基于混合Copula函数模型的复杂数据建模奠定坚实基础，结合时变特性对结构可靠度进行动态评估与预测，并融合多源数据提升可靠性。

本发明授权一种基于长期监测数据的结构可靠度评估预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长期监测数据的结构可靠度评估预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据预处理，先对长期监测数据进行预处理以提升数据质量； 数据分布自适应建模，构建自适应的数据分布模型来适配复杂数据特征； 可靠度指标计算与评估，基于数据分布模型计算结构可靠度指标并完成评估； 可靠度动态预测，依据数据的时间特性进行可靠度的动态预测； 所述数据分布自适应建模阶段采用混合Copula函数模型： 对各监测数据变量边缘分布进行拟合，通过最大似然估计法确定边缘分布的参数； 从GaussianCopula函数、t-Copula函数、ClaytonCopula函数中筛选出若干候选Copula函数，采用赤池信息准则和贝叶斯信息准则对候选Copula函数进行评估和筛选； 构建混合Copula函数模型，将筛选出的多个Copula函数按一定权重组合，权重通过遗传算法优化确定； 所述可靠度指标计算与评估中，考虑结构的时变特性： 引入时间相关的随机过程来描述结构参数，材料性能、荷载随时间的变化，随机过程采用Wiener过程或Gamma过程来模拟结构的疲劳损伤累积； 在极限状态函数中加入时间变量，对不同时刻的结构可靠度进行动态评估，通过不断更新结构参数的随机过程模型，实时反映结构可靠度随时间的演变。

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