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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利基于MGraphFomer的隧道火灾热力响应推理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：CN119578257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510114696.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于MGraphFomer的隧道火灾热力响应推理方法是由吴威涛;郭伟东;石少帅;赵瑞杰;彭江舟;徐梓朔;胡杰;谢肖坤设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MGraphFomer的隧道火灾热力响应推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于MGraphFomer的隧道火灾热力响应推理方法，包括：构建隧道结构火灾热力响应数据库；根据隧道分类设计和结构毁伤判定原则，借助分支卷积神经网络，自适应构建不同类型隧道的结构热力响应等级评判标准，并根据结构热力响应等级评判标准，将不同类型隧道的结构热力响应等级进行组合，得到结构单元力学响应粗粒度判定模型；基于双编码器的异构图处理方法和结构单元力学响应粗粒度判定模型，构建结构单元多尺度响应细粒度模型，得到隧道火灾结构热力响应数智预测模型；利用隧道火灾结构热力响应数智预测模型对隧道火灾结构热力响应进行预测，实现隧道火灾结构热力响应的推理。本发明的热力响应预测方法，准确性高、泛化能力更强。

本发明授权基于MGraphFomer的隧道火灾热力响应推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MGraphFomer的隧道火灾热力响应推理方法，其特征在于，包括如下步骤：构建隧道结构火灾热力响应数据库，隧道火灾结构热力响应数据库包括隧道火灾结构热力响应仿真数据、试验数据以及历史数据；基于隧道结构火灾热力响应数据库对级联式图分析神经网络MGraphFomer进行训练和优化，构建隧道火灾结构热力响应数智预测模型；利用隧道火灾结构热力响应数智预测模型对隧道火灾结构热力响应进行预测，实现隧道火灾结构热力响应的推理；隧道火灾结构热力响应数智预测模型构建步骤包括：根据隧道分类设计和结构毁伤判定原则，借助分支卷积神经网络，自适应构建不同类型隧道的结构热力响应等级评判标准，并根据结构热力响应等级评判标准，将不同类型隧道的结构热力响应等级进行组合，得到结构单元力学响应粗粒度判定模型；基于双编码器的异构图处理方法和结构单元力学响应粗粒度判定模型，构建结构单元多尺度响应细粒度模型；利用隧道火灾结构热力响应数据库对结构单元多尺度响应细粒度模型进行训练以及优化，得到隧道火灾结构热力响应数智预测模型；结构单元力学响应粗粒度判定模型构建步骤包括：依据隧道分类设计，赋予不同类型隧道特定标号；根据隧道火灾热力响应经验关系式，获取初步结构热力响应；根据初步结构热力响应，结合结构毁伤判定原则，获取结构毁伤等级，并进行量化描述，构建层次化标签树，为后续分支卷积神经网络训练提供标签依据；其中，结构毁伤包括轻微毁伤、中度毁伤、重度毁伤、完全毁伤四个等级；在卷积模型中嵌入类别的层次结构，构建一个具有内部输出分支的分支卷积神经网络，分支卷积神经网络以卷积组件为构建块，包含交替设置的卷积层和池化层，其中每层卷积层后紧跟一层批量归一化层；针对不同类型隧道选取小样本数据，采用分支训练策略对结构毁伤进行训练；在训练过程中，不同分支在标签树的相应等级上产生预测，根据损失权重的分布贡献预测某类型隧道的结构毁伤等级，通过分支卷积神经网络的构建与训练，自适应构建不同类型隧道的结构热力响应等级评判标准；根据训练得到的不同类型隧道的结构热力响应等级评判标准，将不同类型隧道所对应的结构热力响应等级进行组合，按照预先设定的组合规则与逻辑关系，整合形成结构单元力学响应粗粒度判定模型；结构单元多尺度响应细粒度模型构建步骤包括：构建并联式双编码器图分析神经网络，并联式双编码器图分析神经网络包括并联的多个双编码器、图分析神经网络处理层以及图分析神经网络解码层；其中，双编码器包括输入不同但结构一致的几何特征编码器和变形特征编码器、以及前馈神经网络，几何特征编码器的输入为结构几何特征数据，变形特征编码器的输入为结构变形特征，几何特征编码器和变形特征编码器的输出通过前馈神经网络赋予权重后加权合并输出；双编码器的数量与结构热力响应等级一致，每个结构热力响应等级对应一个双编码器。

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