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龙图腾网恭喜中南林业科技大学申请的专利基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态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：CN119557964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510116515.6，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态预测方法及系统是由王解军;李海潮;何文格;朱泽芝设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态预测方法及系统，包括：S1：确定斜拉桥修建目标，采集历史斜拉桥成桥状态数据，定义斜拉桥合理成桥状态预测模型的状态空间并进行状态空间初始化；S2：构建斜拉桥有限元模型，并计算斜拉桥受力参数与斜拉桥形变参数；S3：生成斜拉桥原始形态图像并进行预处理，再提取斜拉桥形态特征，对状态空间进行增强，得到增强后的状态空间；S4：定义斜拉桥合理成桥状态预测模型的动作空间、值函数与奖励函数；S5：对斜拉桥合理成桥状态预测模型进行强化学习训练，并将训练结束时的状态空间，作为斜拉桥合理成桥状态。本发明解决了传统斜拉桥成桥状态计算方法依赖人工计算，且计算复杂的问题。

本发明授权基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定斜拉桥修建目标，采集历史斜拉桥成桥状态数据，定义斜拉桥合理成桥状态预测模型的状态空间，计算状态空间初始化参数，并进行状态空间初始化，包括：根据历史斜拉桥成桥状态数据，计算初步主塔高度；根据初步主塔高度、历史斜拉桥成桥状态特征与历史斜拉桥成桥状态差异特征，计算目标主塔高度；根据目标主塔高度、目标荷载量、目标主梁长度与目标材料属性，提取目标斜拉桥成桥状态特征；根据目标斜拉桥成桥状态特征进行相似度匹配，并挑选出相似度最高的历史斜拉桥成桥状态数据，进行状态空间初始化；S2：根据斜拉桥修建目标与状态空间初始化参数，构建斜拉桥有限元模型，并计算斜拉桥受力参数与斜拉桥形变参数；S3：根据斜拉桥受力参数与斜拉桥形变参数，采用仿真软件生成斜拉桥原始形态图像，对斜拉桥原始形态图像进行预处理，得到预处理后的斜拉桥图像；利用卷积神经网络对预处理后的斜拉桥图像提取斜拉桥形态特征；根据斜拉桥形态特征对状态空间进行增强，得到增强后的状态空间；S4：定义斜拉桥合理成桥状态预测模型的动作空间、值函数与奖励函数；定义斜拉桥合理成桥状态预测模型的奖励函数，计算方式为： ；其中，为在当前状态下执行动作获得的奖励，s为当前状态，a为执行动作，为结构安全性奖励，为结构稳定性奖励，为探索奖励； ；其中，为安全性奖励系数，为取最大值，为新状态下的应力指标，为应力指标阈值；分别为新状态下的主梁内力、拉索索力与主塔内力； ；其中，为稳定性奖励系数，为新状态下的位移指标，为位移指标阈值；分别为新状态下的主梁挠度、主塔偏移与拉索伸长量； ；其中，为探索奖励系数，为斜拉桥合理成桥状态预测模型中状态-动作对的访问次数，为总访问次数；S5：设计分段优化训练策略，通过奖励函数对斜拉桥合理成桥状态预测模型进行强化学习训练，并将训练结束时的状态空间，作为斜拉桥合理成桥状态，包括：S51：设计分段优化训练策略，通过奖励函数对斜拉桥合理成桥状态预测模型进行强化训练，在强化学习训练的第一阶段优化目标主塔高度，第二阶段优化目标拉索数量，第三阶段优化目标拉索上下锚点坐标；S52：根据状态空间初始化参数，初始化斜拉桥合理成桥状态预测模型的Q表，首先针对目标主塔高度进行优化，直至目标主塔高度收敛，优化的计算方式为： ；其中，为Q表中状态-动作对的价值，为更新符号，为学习率，为在当前状态下执行动作获得的奖励，s为当前状态，a为执行动作，为取最大值，为折扣因子，为Q表中状态-动作对的价值，为新状态，为新状态下执行动作；S53：在目标主塔高度收敛后，将其固定为常数，进入第二阶段优化目标拉索数量；在目标拉索数量收敛后，将目标主塔高度与目标拉索数量均固定为常数，进入第三阶段优化目标拉索上下锚点坐标，目标拉索数量和目标拉索上下锚点坐标的优化方式与步骤S52相同；S54：目标拉索上下锚点坐标优化完成后，输出斜拉桥合理成桥状态预测模型的状态空间，作为斜拉桥合理成桥状态。

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