Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 苏交科集团股份有限公司张宇峰获国家专利权

苏交科集团股份有限公司张宇峰获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉苏交科集团股份有限公司申请的专利桥梁轻量化监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:CN120892975B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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:202511432110.X,技术领域涉及:G06F18/2433;该发明授权桥梁轻量化监测方法及系统是由张宇峰;徐一超;承宇设计研发完成,并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

桥梁轻量化监测方法及系统在说明书摘要公布了:本申请公开一种桥梁轻量化监测方法及系统,包括:以待预测桥梁逆车流方向的相邻桥梁作为先通过桥梁;分别获取先通过桥梁测点、待预测桥梁测点采集的挠度时程数据;根据车辆通行时间链推算目标重车通过待预测桥梁与先通过桥梁的时间差,确定预测用的挠度基础项,确定目标重车通过待预测桥梁测点的挠度响应时段;基于回归模型预测用于表征目标重车在先通过桥梁和待预测桥梁间挠度响应关联规律的挠度差异项;计算目标重车的预测挠度数据;计算目标重车基于实测挠度数据的挠度差异项,对预测的挠度差异项的余弦函数表达式的参数进行修正,根据参数修正结果更新回归模型的训练集;构建挠度偏离发展指标,通过量化指标对桥梁风险隐患进行判断和预警。

本发明授权桥梁轻量化监测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种桥梁轻量化监测方法,其特征在于,包括: 以待预测桥梁逆车流方向的相邻桥梁作为先通过桥梁,所述待预测桥梁、先通过桥梁均布设有至少一个测点; 获取布设于先通过桥梁的第一测点采集的第一挠度时程数据,获取布设于待预测桥梁的第二测点采集的第二挠度时程数据,所述第一挠度时程数据和第二挠度时程数据为同步采集; 根据车辆通行时间链推算目标重车通过第二测点与第一测点的时间差;在所述第一挠度时程数据中,选取第一测点采集的目标重车挠度响应的时间起点T1,将时间区间[T1,T1+△T]内的目标重车挠度响应作为目标重车的挠度基础项;在所述第二挠度时程数据中,选取时间起点T1+△T,将时间区间[T1+△T,T1+2△T]作为目标重车通过待预测桥梁的第二测点的挠度响应时段,t∈[T1+△T,T1+2△T]; 确定多辆历史重车在先通过桥梁的挠度基础项,采用余弦函数拟合同一历史重车在先通过桥梁和待预测桥梁间的挠度差异项,基于历史重车的挠度基础项和挠度差异项构建待预测桥梁的挠度差异项预测训练集; 从所述挠度差异项预测训练集中提取各历史重车的挠度基础项的最大值、最小值,计算其最大值和最小值的极值时间差;从所述挠度差异项预测训练集中提取各历史重车的挠度差异项的余弦函数表达式的参数,包括振幅、均值、角速度;根据所述最大值、最小值、极值时间差以及余弦函数表达式的参数,训练回归模型;将训练完成的回归模型作为参数动态学习模型; 提取目标重车的挠度基础项的最大值dmax和最小值dmin,计算其最大值dmax和最小值dmin的极值时间差Δt,将最大值dmax、最小值dmin、极值时间差Δt输入所述参数动态学习模型,模型生成预测的挠度差异项: ; 、 、 、 分别为振幅、角速度、相位、均值的预测拟合值; 计算目标重车的预测挠度数据: ; ; 为调制系数,t为目标重车在待预测桥梁的挠度响应时段的时间变量; 计算目标重车基于实测挠度数据的挠度差异项,对预测的挠度差异项的余弦函数表达式的参数进行修正,根据参数修正结果更新回归模型的训练集; 构建挠度偏离发展指标: ; j为待预测桥梁上目标重车的索引,j≥2;为第j辆目标重车通行时待预测桥梁的挠度偏离发展指标;、分别为第1、j辆目标重车的实测挠度时序信号;、分别为第1、j辆目标重车的预测挠度时序信号;k1、kj分别为第1、j辆目标重车在待预测桥梁的挠度响应时段的数据点序数,M1、Mj分别为第1、j辆目标重车在待预测桥梁的挠度响应时段的数据点数量; 根据判断待预测桥梁的结构状态是否存在异常。

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苏交科集团股份有限公司,其通讯地址为:210000 江苏省南京市建邺区富春江东街8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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。