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龙图腾网获悉江苏泽力昌智能制造科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的建筑材料磨损质量监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：CN120927817B 。

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：202511480258.0，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种基于人工智能的建筑材料磨损质量监测方法是由阳丽设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的建筑材料磨损质量监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的建筑材料磨损质量监测方法，涉及建筑结构健康监测领域；部署传感阵列采集初始基线声学信号、使用中周期性监测声学信号及环境温度、湿度、应力数据；提取声学特征生成基线特征向量，提取监测声学特征并校正后生成监测特征向量；将监测特征向量输入基于注意力机制的双向长短期记忆网络，获取预测磨损量与剩余寿命；比对预测结果与实测磨损量，自适应修正模型及特征向量；基于特征偏差，依动态阈值实现磨损预警，采用声速变化层析成像算法定位异常区域。本发明通过多特征融合、AI建模结合环境校正与自适应优化，显著提升磨损监测准确性与实时性，实现早期预警及精准定位，为建筑材料维护提供可靠支撑。

本发明授权一种基于人工智能的建筑材料磨损质量监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的建筑材料磨损质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过部署于建筑材料上的传感阵列，采集在初始状态下的基线声学信号以及在使用过程中的周期性监测声学信号，同时，采集环境温度、湿度及应力测量值； S2、从S1采集的所述基线声学信号中提取多个声学特征，生成基线特征向量并存储； S3、从S1每次采集的所述监测声学信号中提取原始声学特征值，并校正原始声学特征值，生成监测特征向量； S4、将S3生成的所述监测特征向量输入至AI预测模型，获取所述建筑材料的磨损状态预测结果； S4中所述AI预测模型为基于注意力机制的双向长短期记忆网络模型，其以历史的原始声学特征值序列作为输入，通过注意力权重计算特征重要性，输出对应的历史磨损状态数据； 所述磨损状态预测结果包括预测磨损量和剩余寿命； 所述AI预测模型输出的同时，提供预测置信度指标，其计算公式为： ， 其中，C为置信度，为磨损状态预测结果的标准差，为磨损状态预测结果的均值； S5、定期将S4得到的所述磨损状态预测结果与通过实测方式获取的实测磨损量进行比对，并根据比对结果对所述AI预测模型和所述基线特征向量进行自适应修正； S5中所述自适应修正的具体步骤为：计算磨损状态的预测结果与实际结果之间的偏差度δ，其计算公式为： ， 其中，为预测磨损量，为实测磨损量，为最小磨损量阈值；当大于设定阈值时，则利用当前的监测特征向量与实测磨损量数据对所述AI预测模型进行增量学习，并同时将当前的监测特征向量更新为新的基线特征向量； S6、基于S3生成的所述监测特征向量相对于当前基线特征向量的偏差，进行磨损预警与异常区域定位； S6中所述进行磨损预警的条件为：所述监测特征向量中包含的非线性声学参数的变化量或散射强度参数的变化量超过其各自对应的动态阈值，所述动态阈值根据以下公式： 确定， 其中，μ为非线性声学参数或散射强度参数历史数据的均值，σ为标准差，k为自适应调整系数，取值范围为2-3。

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