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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于主动学习的空中造楼机结构可靠性分析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：CN116011071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211698751.6，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于主动学习的空中造楼机结构可靠性分析方法及系统是由张立茂;王迦淇;吴贤国;李永胜;黄锦庭;王堃宇;邬毛志;刘琼;林鹏辉;郭靖设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主动学习的空中造楼机结构可靠性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主动学习的空中造楼机结构可靠性分析方法及系统，包括：建立随机脉动风场，模拟高层建筑脉动风荷载，并建立样本池；建立空中造楼机的有限元模型，并赋予材料属性；根据样本池和有限元模型，并基于改进QBDC主动学习训练AI代理模型；使用训练完成的AI代理模型对样本池中的所有样本进行时程响应的预测，根据预测结果和PDEM算法，确定结构动力可靠度。针对传统可靠度分析方法适用面窄、工作量大、计算耗时等问题，结合人工智能算法、有限元技术FEM以及概率密度演化方法PDEM，实现随机激励‑结构响应AI代理模型的快速构建过程，从而克服现有方法在结构可靠度评估当中的不足。

本发明授权基于主动学习的空中造楼机结构可靠性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的空中造楼机结构可靠性分析方法，其特征在于，包括： 建立随机脉动风场，模拟高层建筑脉动风荷载，并建立样本池； 建立空中造楼机的有限元模型，并赋予材料属性； 根据样本池和有限元模型，并基于改进QBDC主动学习训练AI代理模型； 所述根据样本池和有限元模型，并基于改进QBDC主动学习训练AI代理模型，包括： 对样本池进行KMeans聚类，选出最接近聚类中心的k个样本，通过有限元模型计算后的输入输出数据集作为AI代理模型的初始训练集进行深度学习模型训练； 利用训练完毕后的AI代理模型对代表样本集中未标记的样本进行逐一预测，选择分歧度指标最大的样本点加入到用于AI代理模型训练的数据集；重复训练过程直至所有样本被选择完毕或拟合度满足要求； 使用训练完成的AI代理模型对样本池中的所有样本进行时程响应的预测，根据预测结果和PDEM算法，确定结构动力可靠度。

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华中科技大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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”。

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