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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种既有建筑地震反应观测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：CN120724559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511178290.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种既有建筑地震反应观测方法及系统是由单伽锃;王律己设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种既有建筑地震反应观测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种既有建筑地震反应观测方法及系统，其中方法包括以下步骤：实时采集微振和强震下的建筑物振动响应数据和建筑物强震时的高清视频数据；基于建筑物振动响应数据进行秒级预警和分钟级预警；基于高清视频数据计算观测楼层相对地面的位移；基于建筑物振动响应数据构建邻接矩阵，当发生分钟级预警时，利用实时数据和图卷积神经网络更新邻接矩阵，基于更新后的邻接矩阵的边特征进行小时级预警；同时，基于计算的位移对既有建筑基于有限元模型的数字孪生模型进行更新，评估结构震后抗震能力和安全性。与现有技术相比，本发明具有显著提升建筑物强震响应阶段的状态识别精度与震后抗震能力评估效率等优点。

本发明授权一种既有建筑地震反应观测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种既有建筑地震反应观测方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集微振和强震下的建筑物振动响应数据和建筑物强震时相对地面金属标定板振动的高清视频数据； 基于建筑物振动响应数据统计加速度峰值和均方根值，进行秒级预警； 基于建筑物振动响应数据进行频域分析，依次计算强震时、强震后的建筑结构模态特征并计算其变化率，当建筑结构模态特征的变化率大于预设阈值时，进行分钟级预警； 基于高清视频数据计算观测楼层相对地面的位移，判断建筑物强震下变形模式与破坏模式；基于建筑物振动响应数据构建邻接矩阵，所述邻接矩阵包括先验邻接矩阵和动态邻接矩阵，当发生分钟级预警时，利用实时数据和图卷积神经网络更新邻接矩阵，基于更新后的邻接矩阵的边特征相对于基准状态的边特征值的差异进行小时级预警；同时，基于计算的观测楼层相对地面的位移和建筑物振动响应数据，对既有建筑基于有限元模型的数字孪生模型进行更新，基于更新后的数字孪生模型评估结构震后抗震能力和安全性； 其中，所述邻接矩阵的构建具体为： 利用先验识别的结构模态振型建立先验邻接矩阵，其中结点间信息传递关系由振型值决定，所述先验邻接矩阵表达为： ， ， ， 其中，为节点数量，为第阶模态参与系数，为计入的模态阶数，为对角质量矩阵，为第阶振型向量，为第楼层第阶振型向量值，为距离衰减系数； 假设当前输入的振动响应数据为，其中，为节点特征维数，利用多层感知器网络对节点响应特征进行非线性映射，实现不同楼层的节点响应升维： ， 通过Softmax函数对多层感知器网络输出进行逐行归一化，得到每个节点与其他所有节点响应关系的概率表示： ， 其中，为中第行第列的元素，为动态邻接矩阵中第i行第j列的元素； 结合动态邻接矩阵和先验邻接矩阵构建邻接矩阵： ， 其中，权重参数由人工设定或通过网络训练优化确定。

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