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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利用于桥梁风振疲劳分析的风速分布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：CN115017692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210603748.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权用于桥梁风振疲劳分析的风速分布预测方法是由辛景舟;姜言;黄磊;范永辉;罗超;周建庭;杨先一;向俊杰;蔡国庆设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于桥梁风振疲劳分析的风速分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及用于桥梁风振疲劳分析的风速分布预测方法，包括：基于核密度估计建立风速主体部分的累积分布函数和概率密度分布函数；基于GPD模型建立风速极值部分的累积分布函数和概率密度分布函数；融合得到混合累积分布函数和混合概率密度分布函数；基于条件概率模型建立风向概率密度函数，进而与混合累积分布函数和混合概率密度分布函数融合，得到考虑风向影响的风速分布模型；将待测数据输入风速分布模型中，输出对应的预测风速风向分布，进而基于预测风速风向分布完成桥梁结构风振疲劳分析。本发明能够将核密度估计和GPD模型应用于描述风速分布，并能够适应双峰或多峰分布的复杂应用场景，且能够考虑风向对风速影响。

本发明授权用于桥梁风振疲劳分析的风速分布预测方法在权利要求书中公布了：1.用于桥梁风振疲劳分析的风速分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待测桥梁位置实测的风速数据和风向数据作为待测数据； S2：基于核密度估计建立风速主体部分的累积分布函数和概率密度分布函数； S3：基于GPD模型建立风速极值部分的累积分布函数和概率密度分布函数； 步骤S3中，通过如下公式表示风速极值部分的累积分布函数和概率密度分布函数： ； 式中：表示风速极值部分的累积分布函数；表示风速极值部分的概率密度分布函数；表示概率；表示风速样本的随机变量；和分别表示GPD模型的形状参数和尺度参数；表示设置的阈值；首先通过风机响应极值分析得到阈值；然后通过CME准则确定阈值；最后选取阈值和阈值中的最大值作为阈值； S4：分别融合风速主体部分和风速极值部分的累积分布函数和概率密度分布函数，得到混合累积分布函数和混合概率密度分布函数； 步骤S4中，通过如下公式表示混合累积分布函数和混合概率密度分布函数： ； ； 式中：表示混合累积分布函数；表示混合概率密度分布函数；表示时由核密度估计的累积分布函数，即风速主体部分的累积分布函数；表示在时的累积概率值；表示风速主体部分的概率密度分布函数；表示风速极值部分的累积分布函数；表示风速极值部分的概率密度分布函数； 其中，； 式中：表示风速小于等于阈值的风速样本数量；表示全体风速样本数量； S5：基于条件概率模型建立风向概率密度函数，进而将风向概率密度函数与混合累积分布函数和混合概率密度分布函数融合，得到考虑风向影响的风速分布模型； S6：将待测数据输入风速分布模型中，输出对应的预测风速风向分布，进而基于预测风速风向分布完成桥梁结构风振疲劳分析。

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