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龙图腾网获悉中铁二十四局集团上海铁建工程有限公司;嘉兴市南湖区交通工程质量安全管理服务中心;中铁二十四局集团有限公司申请的专利多源数据融合的泡沫混凝土施工过程监控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：CN120931436B 。

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：202511442155.5，技术领域涉及：G06Q50/08；该发明授权多源数据融合的泡沫混凝土施工过程监控方法及系统是由周志超;孙华东;戴文林;周云龙;折正东;谭拥民;倪赛赛;吴银栋;万红普设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源数据融合的泡沫混凝土施工过程监控方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了多源数据融合的泡沫混凝土施工过程监控方法及系统，涉及混凝土施工技术领域，该方法包括：获取泡沫混凝土的标准响应数据集，包括关联存储的原材料配比参数与性能指标参数；构建并训练混合分层性能预测模型，包括基于集成学习的共享预测层与连接共享预测层的多个独立输出层；结合多目标优化算法，以优化抗压强度与成本为目标，构建评估函数进行全局寻优，获取目标配合比方案；采集与目标配合比方案关联的实时过程数据，输入至混合分层性能预测模型，得到预测结果；与预设的设计目标比对，并生成用于调整后续搅拌批次配比参数的调整指令。解决了现有技术中无法实时动态调整施工情况，导致不同批次的泡沫混凝土性能波动较大的问题。

本发明授权多源数据融合的泡沫混凝土施工过程监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.多源数据融合的泡沫混凝土施工过程监控方法，其特征在于，包括： 获取M项原材料配比参数与N项性能指标参数，并对应设计多因素正交试验，获取正交试验表，其中，M及N均为大于等于1的正整数； 基于所述正交试验表执行多因素正交试验，获取多因素正交试验结果，其中，所述多因素正交试验结果包括第一原材料配比参数集与第一性能指标参数集； 基于所述多因素正交试验结果，分析确定M项所述原材料配比参数对N项性能指标参数的性能敏感度； 根据所述性能敏感度，外推获取M项所述原材料配比参数的初步取值域； 结合初步取值域，确定M项所述原材料配比参数的第二原材料配比参数集进行单因素试验，获取第二性能指标参数集； 基于单因素试验结果，提取浆体稠化曲线与发气曲线，并对应计算稠化-发气匹配度； 建立所述稠化-发气匹配度与所述第二性能指标参数集的关联关系； 以所述单因素试验结果中的所述第二原材料配比参数集为输入因素、所述稠化-发气匹配度为过程参数、所述第二性能指标参数集为终端性能，结合关联关系进行结构化存储，获取标准响应数据集； 基于所述标准响应数据集，构建并训练获取混合分层性能预测模型，所述混合分层性能预测模型包括基于集成学习的共享预测层与连接所述共享预测层的多个独立输出层； 结合多目标优化算法，以优化抗压强度与成本为目标，结合所述混合分层性能预测模型构建评估函数进行全局寻优，获取目标配合比方案； 在实时施工过程中采集与所述目标配合比方案关联的实时过程数据，并将所述实时过程数据输入至所述混合分层性能预测模型，得到性能预测结果； 将所述性能预测结果与预设的设计目标进行比对，并根据比对结果生成用于调整后续搅拌批次配比参数的调整指令； 其中，构建并训练获取混合分层性能预测模型，包括： 获取M项所述原材料配比参数的所述性能敏感度，形成M个性能敏感度组，每一所述性能敏感度组包括N项所述性能敏感度； 基于所述多因素正交试验结果，遍历N项所述性能指标参数进行极差与方差分析，并对应归一化； 以归一化极差为第一权重系数，以归一化方差为第二权重系数，遍历M个所述性能敏感度组，对每一所述性能敏感度组中的N项所述性能敏感度进行加权融合，获取配比参数重度系数； 根据所述配比参数重度系数，确定M项所述原材料配比参数对应的基模型规模比，并根据所述基模型规模比初始化所述共享预测层的多个所述基模型，按照基模型规模比为不同的基模型分配资源和调整参数； 以第二原材料配比参数集为训练输入，以稠化-发气匹配度为监督，分别训练所述共享预测层中的多个基模型，并结合投票机制集成； 以所述稠化-发气匹配度为输入，以第二性能指标参数集为监督，分别为N项性能指标参数构建并训练N个所述独立输出层； 分别连接多个所述独立输出层的输入端与所述共享预测层的输出端，生成所述混合分层性能预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中铁二十四局集团上海铁建工程有限公司;嘉兴市南湖区交通工程质量安全管理服务中心;中铁二十四局集团有限公司，其通讯地址为：200070 上海市静安区共和新路911号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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