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龙图腾网恭喜西南交通大学;四川省建筑科学研究院有限公司申请的专利基于索力与桥面加速度的斜拉索桥监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：CN118332761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410253350.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于索力与桥面加速度的斜拉索桥监测方法及系统是由周光鑫;吴东;张剑峰;张元植;魏明宇设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于索力与桥面加速度的斜拉索桥监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于索力与桥面加速度的斜拉索桥监测方法及系统，方法包括步骤：在目标斜拉索桥上选取若干成对拉索作为监测拉索，并获取监测拉索的索力和垂度；在目标斜拉索桥上选取桥面与监测拉索连接处垂直的截面作为监测截面，并获取监测截面的振动特征；构建并训练基于监督式神经网络的监测模型；将各监测拉索的索力和垂度以及各监测截面的振动特征输入训练好的监测模型，得到目标斜拉索桥是否存在损伤风险的评估结果。本发明通过对斜拉索桥的索力、索垂度及桥面振动三个耦合指标进行全面监测，能够及时发现斜拉索桥的涡振和共振，并评估桥梁的损伤风险，弥补了现有技术监测指标单一、监测数据精度低、可靠性低、缺乏其它指标验证的问题。

本发明授权基于索力与桥面加速度的斜拉索桥监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于索力与桥面加速度的斜拉索桥监测方法，其特征在于，包括步骤：在目标斜拉索桥上选取若干成对拉索作为监测拉索，并获取所述监测拉索的索力和垂度；在所述目标斜拉索桥上选取桥面与所述监测拉索连接处垂直的截面作为监测截面，并获取所述监测截面的振动特征；所述振动特征包括所述监测截面平行于桥面的横桥向加速度和垂直于桥面的竖向加速度；构建并训练基于监督式神经网络的监测模型；所述监测模型用于根据各所述监测拉索的索力和垂度拟合所述目标斜拉索桥所有拉索的当前索力，判断其是否超过索承载力限值；所述监测模型还用于根据各所述监测截面的振动特征，判断目标斜拉索桥是否发生涡振和共振；将各所述监测拉索的索力和垂度以及各所述监测截面的振动特征输入训练好的监测模型，得到所述目标斜拉索桥是否存在损伤风险的评估结果；所述判断目标斜拉索桥是否发生涡振和共振的方法包括：根据所述各所述监测截面的振动特征判断所述目标斜拉索桥是否发生涡振；若是，则判断涡振是否导致目标斜拉索桥是否发生共振；所述得到所述目标斜拉索桥是否存在损伤风险的评估结果的方法包括：若所述目标斜拉索桥发生涡振且涡振导致目标斜拉索桥发生共振，则判断所述目标斜拉索桥的结构自振频率和所述涡振的激励频率是否存在重合区间，若是，则判定目标斜拉索桥存在损伤风险，并告警。

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