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龙图腾网恭喜甘肃省交通科学研究院集团有限公司申请的专利基于机器学习的混凝土承压状态下波速测试系统及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：CN119470650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510051838.1，技术领域涉及：G01N29/07；该发明授权基于机器学习的混凝土承压状态下波速测试系统及方法是由张青龙;李文奇;崔中源设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的混凝土承压状态下波速测试系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的混凝土承压状态下波速测试系统及方法，涉及波速测量领域，本发明通过从声波测量换能器的参数角度，通过接收到的声波波形的图像中噪声等级数据是否满足要求判定出是否需要对声波测量换能器的参数进行调整，提高了测量出超声波通过混凝土的时间数据的准确性；通过构建波形图像映射模型，为对采集到的历史接收声波波形图像数据对应的波形图像噪声等级数据进行获取提供了映射工具；通过构建最终声波波形噪声等级映射方程，为后续对当前波速测试时的声波测试换能器的试验参数数据以及声波接收放大倍数数据进行调整提供了映射模型，从而不需要每次调整后都进行波速测试实验，提高了操作性。

本发明授权基于机器学习的混凝土承压状态下波速测试系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的混凝土承压状态下波速测试方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集多组历史波速测试时的换能器实验参数数据、声波接收放大倍数数据、混凝土属性参数数据以及接收声波波形图像数据，得到历史换能器参数数据矩阵、历史声波放大倍数数据集、历史混凝土属性参数数据矩阵以及历史接收波形图像数据集；采集多组现有声波波形图像数据以及对应的波形噪声程度等级数据，得到现有声波波形图像数据集以及现有波形噪声等级数据集；S2、采用所述现有声波波形图像数据集以及现有波形噪声等级数据集构建波形图像映射模型并对历史接收波形图像数据集对应的噪声等级数据进行映射，得到历史接收波形图像噪声等级数据集；S3、采用历史换能器参数数据矩阵、历史声波放大倍数数据集、历史混凝土属性参数数据矩阵以及历史接收波形图像噪声等级数据集构建最终声波波形噪声等级映射方程；S4、配合最终声波波形噪声等级映射方程对当前波速测试时的声波测试换能器的试验参数数据以及声波接收放大倍数数据进行调整，调整完成后进行混凝土在承压状态下的波速测试。

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