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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于工程皮肤的工程结构性能状态反演方法、安全预警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：CN120470912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510567305.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于工程皮肤的工程结构性能状态反演方法、安全预警方法及系统是由国巍;张妍;徐永嘉;徐倩倩;郭龙龙;曾瀚民;巫嘉韬;麻智建;张世攀;肖雄;谢玉婷;王雨飞扬设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工程皮肤的工程结构性能状态反演方法、安全预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于工程皮肤的工程结构性能状态反演方法、安全预警方法及系统，其中反演方法包括：获取布设在待监测工程结构上的多种类传感器采集的多源数据；对多源数据进行预处理；采用基于神经网络的多速率卡尔曼滤波对多源数据进行融合，以得到统一时间步的多源数据；以统一时间步后的多个柔性压电传感器的数据作为模型输入，将其输入至训练好的基于神经网络的关键点工程需求参数反演模型中，反演得到工程结构多个关键点的工程需求参数；结合外源传感器对应时间步的数据利用贝叶斯算法对反演结果进行修正。本发明可实现关键点工程需求参数的快速反演，反演效率高、精度高。

本发明授权基于工程皮肤的工程结构性能状态反演方法、安全预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于工程皮肤的工程结构性能状态反演方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取布设在待监测工程结构上的工程皮肤以及多个外源传感器采集的多源数据；其中工程皮肤内置有多个柔性压电传感器； 对多源数据进行滤波和异常值剔除预处理； 采用基于神经网络的多速率卡尔曼滤波对多源数据进行融合，以得到统一时间步的多源数据； 以统一时间步后的多个柔性压电传感器的数据作为模型输入，将其输入至训练好的基于神经网络的关键点工程需求参数反演模型中，反演得到工程结构多个关键点的工程需求参数；结合外源传感器对应时间步的数据利用贝叶斯算法对反演结果进行修正； 所述关键点工程需求参数反演模型基于的神经网络为嵌入弹性力学平衡方程和或协调方程的物理信息神经网络，以多个柔性压电传感器的数据作为模型输入，以多个关键点的工程需求参数为模型输出； 所述结合外源传感器对应时间步的数据利用贝叶斯算法对反演结果进行修正，具体包括： 以训练好的关键点工程需求参数反演模型的网络模型参数取值为均值，选择变异系数和分布类型，设定网络模型参数的先验概率分布，表征网络模型参数初始不确定性； 基于外源传感器采集的数据，考虑不同外源传感器精度带来的权重差异，建立交叉部分反演结果与实测数据的多源融合似然函数，量化实测数据与模型预测的一致性；其中交叉部分是指外源传感器的监测点与多个关键点存在点位重叠的部分； 应用贝叶斯定理，将先验概率分布与多源融合似然函数融合，通过马尔科夫链蒙特卡洛采样与子集模拟，得到网络模型参数的后验分布样本，统计拟合得到网络模型参数的后验概率分布； 根据网络模型参数的后验概率分布，重新计算关键点的工程需求参数的概率分布，采用最高概率密度点估计法修正反演结果。

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