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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种融合领域知识的锈蚀RC梁抗剪强度预测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：CN121580876B 。

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：202610115069.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种融合领域知识的锈蚀RC梁抗剪强度预测方法及系统是由于德湖;曹国超;盖彤彤设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合领域知识的锈蚀RC梁抗剪强度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于涉及人工智能技术领域，公开了一种融合领域知识的锈蚀RC梁抗剪强度预测方法及系统，解决了现有技术中锈蚀RC梁抗剪强度预测存在准确度低、透明度不足、可解释性差的问题，具体方案如下：一种融合领域知识的锈蚀RC梁抗剪强度预测方法，包括确定与锈蚀RC梁抗剪强度相关的输入参数，以输入参数作为输入，基于基因表达编程算法，通过符号回归分析，生成锈蚀RC梁抗剪强度显式计算公式；将现有经验模型作为领域知识，通过决策树算法，将现有经验模型与基于符号回归的显式计算公式进行融合，构建基于物理信息机器学习的锈蚀RC梁抗剪强度预测模型；对基于物理信息机器学习的锈蚀RC梁抗剪强度预测模型的决策过程进行可视化解析。

本发明授权一种融合领域知识的锈蚀RC梁抗剪强度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合领域知识的锈蚀RC梁抗剪强度预测方法，其特征在于，如下： 步骤1、通过收集锈蚀RC梁抗剪强度试验数据的方式建立数据集； 步骤2、筛选与锈蚀RC梁的几何特性、材料强度和钢筋锈蚀程度有关的设计参数，确定模型的输入参数和输出参数； 步骤3、以输入参数作为输入，基于基因表达编程算法，通过符号回归分析，生成锈蚀RC梁抗剪强度显式计算公式； 步骤4、将现有经验模型作为领域知识，通过决策树算法，将现有经验模型与步骤3中的锈蚀RC梁抗剪强度显式计算公式进行融合，将显式计算公式作为增强特征，构建复合特征空间，构建基于物理信息机器学习的锈蚀RC梁抗剪强度预测模型，并对模型的超参数进行验证确定； 步骤5、对基于物理信息机器学习的锈蚀RC梁抗剪强度预测模型的决策过程进行可视化解析，并进行锈蚀RC梁抗剪强度的预测； 步骤2中所述设计参数从收集的锈蚀RC梁抗剪强度试验数据中进行获取，锈蚀RC梁抗剪强度试验数据包括混凝土抗压强度、截面宽度、截面高度、剪跨长度、纵筋配筋率、箍筋配筋率、纵筋屈服强度、箍筋屈服强度、箍筋间距、剪跨比、纵筋截面损失率、箍筋截面损失率、截面有效高度、抗剪强度； 步骤2中所述输入参数包括剪跨比、截面有效高宽比、纵向钢筋配筋指数、横向钢筋配筋指数、纵筋截面损失率和箍筋截面损失率；所述输出参数为抗剪强度； 所述步骤3中基于基因表达编程算法，通过符号回归分析，确定剪跨比、截面有效高宽比、纵向钢筋配筋指数、横向钢筋配筋指数、纵筋截面损失率、箍筋截面损失率与抗剪强度之间的关系，生成没有量纲不平衡问题的锈蚀RC梁抗剪强度显式计算公式，实现从数据到知识的高效转化； 所述的锈蚀RC梁抗剪强度显式计算公式如下： 1 式中： 式中，x0为剪跨比、x1为截面有效高宽比、x2为纵向钢筋配筋指数、x3为横向钢筋配筋指数、x4为纵筋截面损失率、x5为箍筋截面损失率、V为锈蚀RC梁抗剪强度值，且上述公式中A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L仅代表对应的公式的缩写，没有特别的含义。

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