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龙图腾网获悉中南林业科技大学申请的专利一种桥梁时变可靠度评估方法、装置、设备及介质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：CN119670882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411574156.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种桥梁时变可靠度评估方法、装置、设备及介质是由胡卓;王达;王磊;马亚飞;江楠;胡壹设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥梁时变可靠度评估方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种桥梁时变可靠度评估方法、装置、设备及介质，本方法量化和传播了由于有限时变极限状态函数观测引起的数值不确定性，通过贝叶斯推断得到了时变失效概率的后验均值和后验标准差上界来度量有限观测引起的数值不确定性，如果后验标准差上界和后验均值之比不满足迭代终止条件，则通过构建基于后验标准差上界贡献程度的目标函数，选出新的样本点并在极限状态函数上观测，得到新观测值，进而基于新观测值和既有观测值再次进行贝叶斯推断，实现了主动学习过程，选取的新观测点能加速迭代终止条件的满足，主动学习选择样本点的过程可以减少观测点的个数，提升了桥梁时变可靠度评估的精度与效率。

本发明授权一种桥梁时变可靠度评估方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种桥梁时变可靠度评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第h迭代步观测集，并将所述第h迭代步观测集作为目标观测集，其中，所述第h迭代步观测集中包括多个观测点，所述观测点是通过样本点在极限状态函数上观测后得到，所述极限状态函数是由桥梁的结构参数以及指定所述桥梁的极限状态构建得到；h初始时为1； 获取第h迭代步的样本集，并将所述第h迭代步的样本集作为目标样本集，其中，所述第h迭代步样本集中包括多个根据概率密度函数生成的样本点； 执行贝叶斯推断过程，所述贝叶斯推断过程包括： 根据所述目标观测集生成所述极限状态函数的后验分布，并根据所述极限状态函数的后验分布，推断所述极限状态函数对应的时变失效概率的后验均值的积分表达式，和推断时变失效概率的后验标准差上界的积分表达式； 以及， 根据所述目标样本集、所述时变失效概率的后验均值的积分表达式和所述时变失效概率的后验标准差上界的积分表达式，估计所述极限状态函数对应的时变失效概率的后验均值和时变失效概率的后验标准差上界； 如果所述时变失效概率的后验标准差上界和时变失效概率的后验均值之比不满足第一阈值，则根据所述时变失效概率的后验标准差上界的积分表达式，生成用于表征样本点对后验标准差上界的贡献程度的目标函数，根据所述目标函数选取贡献程度最大的新观测点，并将所述新观测点和所述第h迭代步观测集组成第h+1迭代步观测集，将所述第h+1迭代步观测集作为所述目标观测集并执行所述贝叶斯推断过程；所述目标函数包括： UPSTDCx＝[psx1-psx]12fXx 其中，UPSTDCx表示目标函数，psx为x处的安全概率，1-psx为x处的失效概率，x为变量，fXx为概率密度函数； 所述根据所述目标函数选取贡献程度最大的新观测点，包括： 根据所述目标函数确定对时变失效概率的后验标准差上界具有最大贡献程度的时间轨迹； 根据U函数从所述时间轨迹中选出预测不确定性最大的时间瞬间； 根据所述时间瞬间构成新的样本点； 将新的样本点在所述极限状态函数上观测得到新观测点； 如果所述时变失效概率的后验标准差上界和时变失效概率的后验均值之比满足所述第一阈值，则根据所述时变失效概率的后验均值评估所述桥梁的可靠度。

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