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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于理论辅助多智能体的结构损伤检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：CN119862733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411762305.6，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于理论辅助多智能体的结构损伤检测方法是由淳庆;张承文;林怡婕设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于理论辅助多智能体的结构损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于理论辅助多智能体的结构损伤检测方法，包括以下步骤：基于灵敏度修正的损伤检测理论模型，建立导师指导动作生成器；在若干虚拟损伤分布下填充经验回放池；从经验回放池中采用自适应性经验回放机制进行抽样，训练学生动作网络使得其输出逼近导师指导动作生成器；引入真实传感器数据，并根据理论模型生成相应的虚拟损伤任务，同时训练动作和评论网络；根据概率模型逐渐降低导师指导动作生成器的参与概率，逐渐网络由学生动作网络主导；在训练过程中评估模型指标，根据指标采取模型的更新策略。与现有技术相比，本发明引入了理论辅助机制和自适应性经验回放机制，因此收敛率高、计算效率高、鲁棒性强。

本发明授权一种基于理论辅助多智能体的结构损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于理论辅助多智能体的结构损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于灵敏度修正的损伤检测理论模型，构建基于灵敏度计算的导师指导动作生成器，初始化相关参数，为智能体动作提供基准与初始参数设定； S2：生成随机目标与初始损伤分布，各智能体基于当前策略输出动作并组成经验集，同时结合导师指导动作生成器输出的动作纳入经验回放池，通过多次重复S2过程，积累足够数据； S3：从经验回放池随机选取多个时刻的经验集，更新动作网络与评论家网络，其中动作网络更新目标为逼近导师指导动作生成器输出，评论家网络依据对动作长期价值评估进行更新； S4：在完成目标次数虚拟损伤分布学习任务后，于真实传感器数据中引入时间参数，重复S2至S3步骤，通过修改目标损伤分布，逐步引导网络输出接近真实损伤情况； S5：根据概率模型逐渐降低导师指导动作生成器的参与概率，逐渐网络由学生动作网络主导； S6：在训练过程中评估损伤检测理论模型指标，根据指标采取损伤检测理论模型的更新策略，最终，采用完成训练的损伤检测理论模型进行结构损伤检测； S2中，具体过程包括： 生成若干组随机目标损伤分布和初始损伤分布，此时T代表不同的目标，每一个T划分不同的幕具有不同的； 在时刻T的某一幕的t时刻，每个智能体输出动作，并组成经验集； 同时，根据导师指导动作生成器，输出动作，将纳入经验集，则有，并存入经验回放池，重复S2步骤至预设次数，以此丰富经验回放池的容量； S3中，具体过程包括： 完成一次S2的过程后，随机从经验回放池中选取M个时刻的经验集； 根据式4和式5更新动作网络与评论家网络，此时动作网络的更新目标是训练一个学生动作网络，使得其动作逼近导师指导动作生成器： 4 5 表示教师网络的梯度衰减系数，即当时间越过t 0 后，随着时间的推移慢慢削弱教师的作用。

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