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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利基于深度学习的砖混结构爆炸毁伤重建及可视化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：CN119579797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510114699.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习的砖混结构爆炸毁伤重建及可视化方法是由彭江舟;吴威涛;袁文杰;高光发;何勇;石少帅;郭伟东;戎晓力设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的砖混结构爆炸毁伤重建及可视化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的砖混结构爆炸毁伤重建及可视化方法，通过数值模拟，获得砖混结构在多场景爆炸下的毁伤数据集，通过数据处理和转换，构建训练数据库，建立基于图神经网络的双阶段砖混结构毁伤预测模型。对模型进行误差评估和参数调优，提升毁伤预测模型的预测能力，根据双阶段砖混结构毁伤预测模型预测的节点位移和节点应力，实现对砖混结构在多种类爆炸冲击下的毁伤效应可视化。本发明能够快速获取不同当量、不同爆炸位置下冲击波的毁伤结果，进行爆炸毁伤效应可视化，在保证了计算精度的同时，极大地提高了计算效率。

本发明授权基于深度学习的砖混结构爆炸毁伤重建及可视化方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的砖混结构爆炸毁伤重建方法，其特征在于，包括如下步骤：基于图神经网络，搭建砖混结构毁伤预测模型；利用砖混结构毁伤预测模型对爆炸场景下的砖混结构毁伤效应进行预测，得到毁伤效应预测结果；其中，毁伤预测结果包括砖混结构的节点位移以及节点应力；根据设定节点位移阈值，对砖混结构的节点进行筛选，并利用筛选后的剩余节点，重建砖混结构；砖混结构毁伤预测模型构建步骤如下：建立包括训练数据集和验证数据集的砖混结构毁伤数据库；基于图神经网络搭建毁伤分类子模型和毁伤预测子模型，毁伤分类子模型的输入为砖混结构毁伤数据，毁伤预测子模型的输入为毁伤分类子模型的输出和砖混结构毁伤数据；利用训练数据集和验证数据集对毁伤分类子模型和毁伤预测子模型进行训练和优化，得到砖混结构毁伤预测模型；毁伤分类子模型为由图编码器、图处理器和图解码器串联而成的图神经网络，损失函数设置为Binary_crossentropy；毁伤预测子模型为由图编码器、图处理器和图解码器串联而成图神经网络，损失函数设置为MeanSquaredError。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200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”。