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龙图腾网获悉香港科技大学(广州);上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院申请的专利一种结构疲劳损伤预测方法和相关设备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：CN121562221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610070542.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种结构疲劳损伤预测方法和相关设备是由武博;李欣;苏权科;高文博;谢红兵;周卓炜;王冠男;辛蕊设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构疲劳损伤预测方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种结构疲劳损伤预测方法和相关设备，通过构建由两个独立矩形功率谱窗口组成的双矩形频谱解析模型，借助多参数协同控制，可精准表征真实频谱的多频带、非对称等复杂特征；结合谱矩分解建立模型控制参数与谱宽参数对的解析映射关系，在保证遍历全面性的前提下，大幅提升频谱特征库的构建效率。通过在谱宽参数平面内以目标谱宽参数对为核心筛选候选频谱，并依据参数距离分配权重进行加权计算，有效保障了疲劳损伤预测结果的可靠性与稳定性。基于目标结构真实频谱提取特征参数，摆脱了对经验数据的过度依赖，可适配多种载荷类型的结构，显著提升方法的通用性。本申请同步提升疲劳损伤预测精度、计算效率与场景适配性。

本发明授权一种结构疲劳损伤预测方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种结构疲劳损伤预测方法，其特征在于，包括： 根据目标结构的载荷类型确定频率搜索范围和频率分辨率，并从目标结构真实频谱中提取目标谱宽参数对； 构建由两个独立的矩形功率谱窗口组成双矩形频谱解析模型，其中所述矩形功率谱窗口中的第一矩形块由第一频率中心、第一频带半宽、基准功率谱密度控制，第二矩形块由第二频率中心、第二频带半宽、功率密度乘数控制； 通过谱矩分解计算所述双矩形频谱解析模型的各阶谱矩，建立所述矩形功率谱窗口的控制参数与谱宽参数对之间的解析映射关系； 在由所述频率搜索范围以及所述矩形功率谱窗口的控制参数构成的参数空间内，通过所述双矩形频谱解析模型以及所述解析映射关系，以所述频率分辨率为步长进行多维遍历，生成多个双矩形频谱及对应的谱宽参数对，构建为频谱特征库； 在谱宽参数平面内，以所述目标谱宽参数对为圆心，以预设误差为半径，在所述频谱特征库中筛选出多个候选双矩形频谱； 依据各所述候选双矩形频谱与所述目标谱宽参数对的谱宽参数距离进行权重分配，并对各所述候选双矩形频谱加权得到所述目标结构的疲劳损伤预测值； 所述通过谱矩分解计算所述双矩形频谱解析模型的各阶谱矩，建立所述矩形功率谱窗口的控制参数与谱宽参数对之间的解析映射关系，包括： 计算所述双矩形频谱解析模型中低频矩形窗口及高频矩形窗口的各阶谱矩； 将所述低频矩形窗口对总谱矩的第一谱距贡献以及所述高频矩形窗口对总谱矩的第二谱距贡献叠加生成以所述矩形功率谱窗口的控制参数表达的总谱矩解析表达式； 基于所述总谱矩的解析表达式，确定所述谱宽参数对与所述控制参数的解析关系，建立所述控制参数与谱宽参数对之间的解析映射关系； 所述在由所述频率搜索范围以及所述矩形功率谱窗口的控制参数构成的参数空间内，通过所述双矩形频谱解析模型以及所述解析映射关系，以所述频率分辨率为步长进行多维遍历，生成多个双矩形频谱及对应的谱宽参数对，构建为频谱特征库，包括： 在所述频率搜索范围内，以所述频率分辨率为步长，以所述第二频率中心大于所述第一频率中心对为约束，对所述第一频率中心和所述第二频率中心进行第一遍历； 以所述频率分辨率为步长，以两个所述矩形功率谱窗口的频域互不重叠且不超出所述频率搜索范围为约束，对所述第一频带半宽和所述第二频带半宽进行第二遍历； 以预设乘数步长，对所述功率密度乘数进行第三遍历； 将每一次遍历得到的一组控制参数代入所述双矩形频谱解析模型，生成一个对应的双矩形频谱； 将所述控制参数代入所述解析映射关系，计算出所述双矩形频谱对应的谱宽参数对； 将所述控制参数组合、生成的所述双矩形频谱及对应的谱宽参数对，作为一条记录存入所述频谱特征库中。

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香港科技大学(广州);上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院，其通讯地址为：511453 广东省广州市南沙区笃学路1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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