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龙图腾网获悉苏交科集团股份有限公司;苏交科集团检测认证有限公司申请的专利一种钢结构桥梁疲劳裂纹修复后寿命预测系统及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：CN119962052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510120048.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种钢结构桥梁疲劳裂纹修复后寿命预测系统及方法是由王贤强;戚家南;陆军;王景全;唐恺;柳江涛;杨羿;周倩;孟令涛设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢结构桥梁疲劳裂纹修复后寿命预测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及桥梁工程技术领域，具体为一种钢结构桥梁疲劳裂纹修复后寿命预测系统及方法；方法包括：采集修复疲劳裂纹后的桥梁结构运行过程中的载荷数据和应力数据；结合疲劳裂纹修复区域的应力分布特性，提取动态响应特征参数；对动态响应特征参数进行多维度数据融合和预处理，构建用于训练深度学习算法的数据集；结合深度学习算法和断裂力学理论，构建裂纹扩展速率预测模型与剩余寿命预测模型；根据桥梁运行状态和修复区域的性能退化规律，预测修复后结构的剩余寿命，并进行多级预警。本申请提供的方法能够实现桥梁结构性能评估和寿命预测并潜在风险预警，确保桥梁运行的安全性与可靠性。

本发明授权一种钢结构桥梁疲劳裂纹修复后寿命预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种钢结构桥梁疲劳裂纹修复后寿命预测方法，其特征在于，包括： 采集修复疲劳裂纹后的桥梁结构运行过程中的载荷数据和应力数据； 基于有限元分析方法，结合疲劳裂纹修复区域的应力分布特性，提取动态响应特征参数； 对动态响应特征参数进行多维度数据融合和预处理，构建用于训练深度学习算法的数据集； 结合深度学习算法和断裂力学理论，构建裂纹扩展速率预测模型与剩余寿命预测模型； 基于长短时记忆神经网络LSTM模型构建裂纹扩展速率预测模型，设计LSTM模型的网络结构，所述LSTM模型的网络结构包括输入层、LSTM层、全连接层和输出层；所述输入层用于输入训练数据集；所述LSTM层由多个LSTM单元组成，每个LSTM单元包含输入门、遗忘门、输出门和记忆单元，用于学习和记忆时间序列数据的特征；所述全连接层用于提取LSTM层输出的特征，并将特征映射到裂纹扩展速率的预测值；所述输出层采用线性激活函数，输出预测的裂纹扩展速率值； 利用训练数据集对LSTM模型进行训练，优化模型的参数；采用均方误差作为损失函数；在LSTM模型训练过程中，利用验证数据集对模型进行验证；将满足性能要求的LSTM模型作为裂纹扩展速率预测模型； 引入线弹性断裂力学理论，将裂纹扩展速率与应力强度因子范围建立关系；采用Paris公式描述裂纹扩展速率的关系，并计算应力强度因子范围； 基于Paris公式和应力强度因子范围的计算公式，构建剩余寿命预测模型；利用LSTM模型预测得到的裂纹扩展速率，将预测的裂纹扩展速率代入Paris公式，通过积分，得到裂纹扩展的累积循环次数，得到修复后结构的剩余寿命预测值； 根据桥梁运行状态和修复区域的性能退化规律，预测修复后结构的剩余寿命，并进行多级预警。

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