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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于粘滞阻尼器的泄洪闸结构流激振动智能减振设计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：CN120781486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511261773.X，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于粘滞阻尼器的泄洪闸结构流激振动智能减振设计方法是由李火坤;王文韬;柳波;王刚;黄伟;潘云文;李怡静设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粘滞阻尼器的泄洪闸结构流激振动智能减振设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粘滞阻尼器的泄洪闸结构流激振动智能减振设计方法，包括：1通过改进直接位移法计算得到粘滞阻尼器参数C和α的初步取值范围；2构建模型样本集，利用模型样本集训练高斯回归模型，得到GPR代理模型；3采用Ivy算法对GPR代理模型的超参数进行优化；4采用Ivy算法在粘滞阻尼器参数取值空间内进行寻优计算，搜索符合适应度函数值最低的泄洪闸结构粘滞阻尼器参数最优解Copt和αopt；5将泄洪闸结构有限元模型中的粘滞阻尼器参数设置为Copt和αopt，完成对泄洪闸结构的智能减振设计。本发明方法能够在不改变泄洪闸现有结构和功能的前提下，提出最优的减振设计方案，为泄流激励下泄洪闸结构的减振设计提供了新的思路。

本发明授权基于粘滞阻尼器的泄洪闸结构流激振动智能减振设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粘滞阻尼器的泄洪闸结构流激振动智能减振设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、通过改进直接位移法确定泄洪闸结构粘滞阻尼器参数C和α的初步取值范围； 步骤S2、构建模型样本集D={x1,x2,y1,y2}，利用模型样本集D={x1,x2,y1,y2}训练高斯回归模型，构建得到粘滞阻尼器参数与泄洪闸结构动态响应之间的GPR代理模型； GPR代理模型是利用贝叶斯理论，将高斯过程应用于回归分析的模型，模型的输出Y由对应的高斯过程确定： ； 上式中，表示由高斯过程确定的泄洪闸结构动态响应预测函数；表示满足独立高斯分布的观测误差，即噪声，均值为0，噪声方差为； 通过高斯过程表示为： ； 上式中，表示输入数据的均值函数；表示GPR代理模型的协方差函数，即核函数；GP表示高斯过程； 核函数在高斯过程中生成一个协方差矩阵，用于计算两个变量之间的相关性，常用的核函数有平方指数核函数、马顿核函数、线性核函数和周期核函数，选取适用于连续、平滑数据的平方指数核函数有： ； 上式中，和为输入参数；和l为超参数； 步骤S3、采用常春藤Ivy算法对GPR代理模型的超参数进行优化； 首先将超参数、l以及噪声方差作为Ivy算法中的一个个体Is，然后对这3个参数进行初始化，其初始值分别为、l=1、，再以训练集输入X={x1,x2}为输入，通过GPR代理模型对泄洪闸结构的动态响应进行预测，得到初始超参数和噪声方差组合下的泄洪闸结构动应力和动位移预测值，以动位移和动应力响应的实际值和预测值的均方误差作为适应度函数： ； 上式中，表示预测值；n表示训练集中数据组数；表示第i组粘滞阻尼器参数下泄洪闸闸墩横河向的最大动位移；表示第i组粘滞阻尼器参数下泄洪闸闸墩最大第一主应力； 将适应度函数达到最小化为优化目标；若个体Is的3个参数不满足使适应度函数达到最小化的优化目标，则通过Ivy算法对个体Is进行更新，然后通过GPR代理模型重新预测泄洪闸结构的动态响应，直到满足适应度函数最小化的优化目标后停止迭代；此时的超参数和噪声方差组合即为GPR代理模型的最优超参数和噪声方法组合，记为、lopt以及噪声方差； 步骤S4、基于超参数优化后的泄洪闸结构粘滞阻尼器参数与结构动态响应的GPR代理模型，采用Ivy算法在粘滞阻尼器参数取值空间内进行寻优计算，搜索符合适应度函数值最低的泄洪闸结构粘滞阻尼器参数最优解Copt和αopt； 步骤S5、将泄洪闸结构有限元模型中的粘滞阻尼器参数设置为Copt和αopt，完成对泄洪闸结构的智能减振设计。

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