恭喜重庆交通大学;贵州交通职业大学;贵州省六安高速公路有限公司;贵州黔程弘景工程咨询有限责任公司辛景舟获国家专利权
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龙图腾网恭喜重庆交通大学;贵州交通职业大学;贵州省六安高速公路有限公司;贵州黔程弘景工程咨询有限责任公司申请的专利一种在役桥梁监测系统运行状态评估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:CN118965524B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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:202411046160.X,技术领域涉及:G06F30/13;该发明授权一种在役桥梁监测系统运行状态评估方法是由辛景舟;王晨;唐启智;向程龙;陈飞;肖位林;吴波;吴凤波;于和路;张洪;周建庭设计研发完成,并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种在役桥梁监测系统运行状态评估方法在说明书摘要公布了:本发明涉及桥梁技术领域,尤其是涉及一种在役桥梁监测系统运行状态评估方法,所述方法包括如下步骤:根据各个评估指标之间的相互影响程度求解指标权重;建立各个评估指标以及在役桥梁监测系统运行状态的评价标准,并评价获取各个评估指标的具体分值;建立评估指标对于在役桥梁监测系统运行状态的隶属度函数与非隶属度函数,进而根据指标权重和具体分值评估在役桥梁监测系统运行状态。本发明利用三角直觉网络分析法划分评价指标的相对权重,利用融合三角直觉模糊数的模糊综合评价法评估在役桥梁监测系统运行状态,在评估过程中考虑了主观意见与实际情况之间不可避免的偏差,建立了完整的在役桥梁监测系统的评价体系。
本发明授权一种在役桥梁监测系统运行状态评估方法在权利要求书中公布了:1.一种在役桥梁监测系统运行状态评估方法,其特征在于,包括如下步骤:使用网络分析法的原理,构建评价评估指标体系中各个评估指标相互影响的分析结构;建立融合三角直觉模糊数的1-9标度,其中最大隶属度为1,最小隶属度为0,隶属度的模糊因子为1,非隶属度的模糊因子为1.5;最大隶属度为1,最小隶属度为0时,三角直觉模糊数的形式为,其中和为模糊数下限,和为模糊数的最可能值,和为模糊数的上限;使用融合三角直觉模糊数的1-9标度代替网络分析法的传统1-9标度,分析各个所述评估指标之间相互影响的网络关系,进而计算各个所述评估指标的指标权重;建立各个所述评估指标以及所述在役桥梁监测系统运行状态的评价标准,并评价获取各个所述评估指标的具体分值;构建所述评估指标对于所述在役桥梁监测系统运行状态的隶属度函数与非隶属度函数,进而根据所述指标权重和所述具体分值评估所述在役桥梁监测系统运行状态;所述构建所述评估指标对于所述在役桥梁监测系统运行状态的隶属度函数与非隶属度函数,进而根据所述指标权重和所述具体分值评估所述在役桥梁监测系统运行状态包括如下步骤:建立所述评估指标对于各个所述在役桥梁监测系统运行状态的隶属度函数与非隶属度函数;根据所述具体分值,分别使用所述隶属度函数和所述非隶属度函数计算各个所述评估指标对于所述在役桥梁监测系统运行状态的隶属度和非隶属度;利用所述隶属度和所述非隶属度构成判断矩阵,结合所述指标权重和所述具体分值计算所述在役桥梁监测系统运行状态对于每个状态评价等级的隶属度与非隶属度,进而计算所述在役桥梁监测系统运行状态的最终状态评分,评估所述在役桥梁监测系统运行状态;所述判断矩阵满足如下关系: 其中,为第i个所述评估指标的具体分值对于状态评价等级j的隶属度与非隶属度,为第i个所述评估指标的具体分值对于状态评价等级j的隶属度,为第i个所述评估指标的具体分值对于状态评价等级j的非隶属度,,,C为所述评估指标的个数,B为所述状态评价等级的最大等级,B=Ⅳ;所述在役桥梁监测系统运行状态对于每个所述状态评价等级的隶属度与非隶属度满足如下关系: 其中,,为所述在役桥梁监测系统运行状态对状态评价等级j的隶属度,为所述在役桥梁监测系统运行状态对状态评价等级j的非隶属度,为第i个所述评估指标的指标权重,为第i个所述评估指标的具体分值对于状态评价等级j的隶属度与非隶属度,,,C为所述评估指标的个数,B为所述状态评价等级的最大等级,B=Ⅳ,X为各个所述评估指标的指标权重组成的权重向量;所述最终状态评分满足如下关系: 其中,Z为所述最终状态评分,为所述在役桥梁监测系统运行状态对状态评价等级j的隶属度,B为所述状态评价等级的最大等级,为所述在役桥梁监测系统运行状态在状态评价等级j所对应的状态评分区间的下限,和为所述状态评分区间的三角直觉模糊数的下限,和为所述状态评分区间的三角直觉模糊数模的最可能值,和为所述状态评分区间的三角直觉模糊数模的上限。
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