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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于PINNs在无量纲控制方程下的桥梁阻尼比识别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：CN120632382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511144486.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于PINNs在无量纲控制方程下的桥梁阻尼比识别方法是由殷新锋;陈湘;吴林松;卡哈尔·托呼提;曾智;晏万里;周勇设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PINNs在无量纲控制方程下的桥梁阻尼比识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PINNs在无量纲控制方程下的桥梁阻尼比识别方法，涉及桥梁阻尼比识别技术领域，所述桥梁阻尼比识别方法，包括以下步骤：输入变量经网络映射得到输出位移；输出位移经过自动微分得到各微分项；无量纲处理各参数与微分项，构建含未知阻尼比的无量纲自由振动微分方程；计算损失，构建总损失函数；更新网络参数与可训练变量，根据网络收敛机制判断训练终点。本发明的基于PINNs在无量纲控制方程下的桥梁阻尼比识别方法，将桥梁刚度与线密度隐含于无量纲参数，从根本上消除了各微分项系数间的数量级差异，实现了基于PINNs方法的桥梁阻尼比识别。

本发明授权基于PINNs在无量纲控制方程下的桥梁阻尼比识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PINNs在无量纲控制方程下的桥梁阻尼比识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入变量经网络映射得到输出位移； 输出位移经过自动微分得到各微分项； 无量纲处理各参数与微分项，构建含未知阻尼比的无量纲自由振动微分方程； 计算损失，构建总损失函数； 更新网络参数与可训练变量，根据网络收敛机制判断训练终点； 所述无量纲自由振动微分方程的构建过程为： 各阶模态下梁的运动微分方程表示为： ； 式中，EI为梁的抗弯刚度；为梁的线密度；为第n阶模态下梁的单位长度粘滞阻尼系数，表示梁在空间变量x和时间变量t上的横向振动位移； 将模型的输入x、t和输出wx,t无量纲化： ； 式中：、和分别为无量纲化空间变量、无量纲化时间变量和无量纲化输出位移；L为空间尺度，取值等于桥梁跨径，将归一化至0到1的区间；T为时间尺度；D为位移尺度，取值为振动响应的最大值，将位移归一化至-1到1的区间，设定位移尺度D来缩放用于网络计算的无量纲位移； 各偏微分项则转化为： ； ； 根据各偏微分项对运动微分方程进行简化，得到无量纲自由振动微分方程，为： ； 其中，为无量纲化的输出位移，n表示模态阶数，表示无量纲化空间变量，表示无量纲化时间变量，表示n阶模态下的桥梁阻尼比。

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