吉林建筑大学钱雪松获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利基于机器学习的桥梁预应力钢筋后张法张拉次序预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：CN120724787B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511222222.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于机器学习的桥梁预应力钢筋后张法张拉次序预测方法是由钱雪松;李梦帆;张云龙;孙运;杨兵设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的桥梁预应力钢筋后张法张拉次序预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的桥梁预应力钢筋后张法张拉次序预测方法，属于机器学习领域，包括：采集桥梁结构的基本信息，基于基本信息通过有限元模拟生成不同张拉次序下的有效预应力数据；根据有效预应力数据确定最优张拉次序并构建原始数据集；对原始数据集进行预处理后输入机器学习模型进行训练，得到用于预测最优张拉次序的预测模型；将待预测桥梁的基本信息输入预测模型，输出对应的最优张拉次序。本发明能够精准的预测出预应力钢筋的最优张拉次序，进而减少在张拉预应力钢筋中的预应力损失，提高桥梁的承载能力，提高工作效率，降低工作成本。
本发明授权基于机器学习的桥梁预应力钢筋后张法张拉次序预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的桥梁预应力钢筋后张法张拉次序预测方法，其特征在于，包括： 采集桥梁结构的基本信息，基于所述基本信息通过有限元模拟生成不同张拉次序下的有效预应力数据； 根据所述有效预应力数据确定最优张拉次序并构建原始数据集； 对所述原始数据集进行预处理后输入机器学习模型进行训练，得到用于预测最优张拉次序的预测模型； 将待预测桥梁的基本信息输入所述预测模型，输出对应的最优张拉次序； 基于所述基本信息通过有限元模拟生成不同张拉次序下的有效预应力数据的过程包括： 建立桥梁有限元模型并定义预应力钢筋与混凝土的材料属性； 采用激活生死单元技术模拟不同张拉次序的施工过程； 计算每种张拉次序下预应力钢筋的加权平均有效张拉应力。
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