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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于两阶段时程分析的震后结构评估及修复方法及装置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：CN121235536B 。

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：202511391008.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于两阶段时程分析的震后结构评估及修复方法及装置是由赵鹤;王浩;周志鹏设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两阶段时程分析的震后结构评估及修复方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于两阶段时程分析的震后结构评估及修复方法及装置，涉及结构损伤评估技术领域。该方法包括：通过纤维梁模型对多层结构进行两阶段弹塑性时程分析得到结构响应数据；基于MLP和LSTM搭建深度学习模型，预测第二阶段的结构响应数据；通过评估指标降维方法对预测的第二阶段的结构响应数据进行加权求和的降维处理，得到结构震后的一维损伤评估指标，计算概率密度曲线的95%分位数；构建结构力学响应状态的一维损伤评估指标限值作为损伤等级划分依据；根据95%分位数和损伤等级划分依据得到震后结构安全性评估结果及修复决策，本发明可以实现震后结构安全性的快速评估，为震后修复决策提供依据。

本发明授权基于两阶段时程分析的震后结构评估及修复方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段时程分析的震后结构评估及修复方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待评估的震后结构的结构属性参数数据和结构响应数据，将所述待评估的震后结构的结构属性参数数据和结构响应数据输入到构建好的评估模型，得到震后结构的安全性评估结果及修复决策； 其中，所述评估模型的构建过程，包括： S1、基于结构属性参数数据构建多层结构，基于收集到的多条地震波加速度序列数据，通过纤维梁模型对多层结构进行多次的两阶段弹塑性时程分析，模拟多层结构先后经历两次地震的各种工况，得到多层结构的各种两阶段工况下的第一阶段的结构响应数据及对应的第二阶段的结构响应数据，根据结构属性参数数据、第一阶段的结构响应数据、第二阶段地震波加速度序列数据及第二阶段的结构响应数据构建训练数据集； S2、基于多层感知机MLP和长短时记忆神经网络LSTM搭建深度学习模型，根据所述训练数据集对所述深度学习模型进行训练，得到训练好的深度学习模型，所述训练好的深度学习模型具备通过输入结构属性参数数据、第一阶段的结构响应数据和第二阶段地震波加速度序列数据，预测出第二阶段的结构响应数据的能力； S3、通过评估指标降维方法对预测出的第二阶段的结构响应数据中各层最大层间位移角数据或各层塑性铰率数据进行加权求和的降维处理，得到结构在经历第二阶段震波后的一维损伤评估指标数据，根据结构在经历各种第二阶段地震波后的各自的一维损伤评估指标组成的数据集构建概率密度曲线，得到概率密度曲线的95%分位数； S4、定义损伤状态，计算各级损伤状态间的临界位移角，获取所述各级损伤状态间的临界位移角对应的结构力学响应状态，所述结构力学响应状态由响应数据表征；通过所述评估指标降维方法对响应数据进行加权求和的降维处理，得到结构力学响应状态的一维损伤评估指标限值作为损伤等级划分依据； S5、根据所述概率密度曲线的95%分位数和所述损伤等级划分依据，得到震后框架结构安全性评估结果及修复决策。

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