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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利结构全域动态响应预测方法及其相关设备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：CN120764302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511280133.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权结构全域动态响应预测方法及其相关设备是由孙洪鑫;罗臻懿;燕飞;王浩;肖钊设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本结构全域动态响应预测方法及其相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种结构全域动态响应预测方法及其相关设备，包括：获取当前状态下的结构的现实数据集；基于预设有限元模型，对多个稀疏传感数据进行处理，输出仿真数据集，仿真数据集包括多个成对稀疏输入‑全域输出的数据对；基于仿真数据集，对空白神经网络模型进行预训练，得到虚拟模型；对虚拟模型进行物理校正处理，得到现实模型；通过现实模型对当前结构的传感数据进行处理，确定当前结构的全域动态响应场数据；基于全域动态响应场数据，对当前结构的风险形变进行预测，并执行对应的风险预警操作。通过上述方法步骤能够在仅依赖少量传感数据的情况下，实现对大型复杂结构全域动态响应预测，降低传感器布设成本，提升结构风险监测精度和准确性。

本发明授权结构全域动态响应预测方法及其相关设备在权利要求书中公布了：1.一种结构全域动态响应预测方法，其特征在于，包括： 获取当前状态下的结构的现实数据集，所述现实数据集包含当前结构对应的多个稀疏传感数据； 基于预设有限元模型，对所述多个稀疏传感数据进行处理，输出仿真数据集，所述仿真数据集包括多个成对的稀疏输入-全域输出的数据对； 基于所述仿真数据集，对空白神经网络模型进行预训练，得到虚拟模型； 对所述虚拟模型进行物理校正处理，得到现实模型； 通过现实模型对当前结构的传感数据进行处理，确定当前结构的全域动态响应场数据； 基于所述全域动态响应场数据，对当前结构的风险形变进行预测，并执行对应的风险预警操作； 所述基于所述仿真数据集，对空白神经网络模型进行预训练，得到虚拟模型，包括： 将所述仿真数据集中的稀疏传感数据输入至所述空白神经网络模型中，得到训练全域输出； 将所述稀疏传感数据对应的有限元响应输出作为监督标签，根据时频域对比正则化保真度损失函数，将所述训练全域输出与有限元响应输出进行比对计算，得到计算结果，所述时频域对比正则化保真度损失函数根据所述当前结构的稀疏传感数据对应的时域形态保真度数据、频域鲁棒性特征数据以及多尺度物理一致性数据进行构建； 以计算结果最小化为优化目标，对所述空白神经网络模型进行迭代训练，在迭代训练完成后，得到虚拟模型； 所述对所述虚拟模型进行物理校正处理，得到现实模型，包括： 获取当前结构的稀疏传感数据； 根据所述当前结构的稀疏传感数据，对所述虚拟模型的输出层以及修正层进行调整训练，确定所述虚拟模型的输出层以及修正层对应的修正参数； 基于所述修正参数，对所述虚拟模型进行修正训练，在训练收敛后得到现实模型，所述现实模型用于输出反映当前结构的物理特性数据。

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