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龙图腾网获悉中交二公局第一工程有限公司申请的专利大跨径连续刚构施工线形智能监测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：CN120427045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510318096.4，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权大跨径连续刚构施工线形智能监测方法是由曹猛;熊海云;赵强;宋隽;安若维设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本大跨径连续刚构施工线形智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大跨径连续刚构施工线形智能监测方法，涉及大跨径连续刚构施工技术领域，包括以下步骤：S1、数据采集；S2、数据处理；S3、多级智能预警；S4、施工调控；S5、成果输出。本发明运用多源设备同步收集数据，保障数据实时性与完整性，深度学习剔除异常，神经网络构建环境影响模型并修正数据，修正环境因素对线形数据的影响，数字孪生结合有限元与神经网络预测变形趋势，提升预测精度，提前预判线形偏差趋势并优化施工方案，多级智能预警根据多因素动态调整阈值，精准发布预警信息，增强风险应对及时性，施工调控能自动生成决策建议并反馈评估效果，优化施工过程。

本发明授权大跨径连续刚构施工线形智能监测方法在权利要求书中公布了：1.大跨径连续刚构施工线形智能监测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据采集：实时采集多个传感器和不同设备的数据，获取多源数据，将多源数据传输至数据处理中心； S2、数据处理：对多源数据进行融合处理，剔除异常数据，构建环境因素对结构变形影响的耦合模型，对结构变形测量数据进行修正，预测结构变形趋势； 在步骤S2中，所述数据处理包括以下步骤： S21、数据收集与整合：将采集的多源数据按照时间戳初步整合，形成一个多源异构数据集，构建深度学习模型，对深度学习模型进行训练，将实时采集的多源数据输入到训练好的深度学习模型中，剔除识别出的异常数据； 在步骤S21中，所述对深度学习模型进行训练包括对收集到的多源异构数据进行标注，区分正常数据和异常数据样本，构建训练数据集，使用训练数据集对深度学习模型训练； S22、环境影响修正：收集历史环境数据和对应的结构变形数据，使用神经网络算法建立环境因素影响模型，将实时环境数据输入到建立好的环境因素影响模型中，对实时采集的结构变形测量数据进行修正； S23、结构变形趋势预测：构建桥梁施工的数字孪生模型，对每个施工阶段的桥梁结构进行力学分析，计算结构的力学响应，预测结构变形的趋势; 在步骤S23中，所述结构变形趋势预测包括以下步骤： A1、构建桥梁施工过程中的数字孪生模型，将整个施工过程划分为多个阶段，模拟桥梁在不同施工阶段所承受的荷载，利用有限元方法计算结构的力学响应，得到有限元分析结果； A2、使用神经网络算法构建力学响应分析模型，实时采集桥梁结构的力学响应实测数据，计算与有限元分析结果之间的误差，对力学响应分析模型参数进行更新和修正； A3、将当前施工阶段的模型状态和实时采集的相关数据输入到更新后的力学响应分析模型中，对未来几个施工阶段的结构力学行为进行模拟预测，得到结构变形的发展趋势； S3、多级智能预警：动态设定预警阈值，实时监测结构变形和应力参数，在超过预警阈值时，触发预警机制，根据预警等级发布预警信息； S4、施工调控：根据检测分析结果，生成对应的决策建议，将施工调整后的效果通过监测系统再次反馈，分析调整措施的有效性； S5、成果输出：将监测全过程的数据按照时间、施工阶段、数据类型进行分类归档，生成监测报告。

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