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龍圖騰網獲悉重慶大學;重慶市鐵路(集團)有限公司申請的專利基于機器學習算法的雙層鋼桁架橋的渦振響應預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119475989B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411521101.3，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于機器學習算法的雙層鋼桁架橋的渦振響應預測方法是由雷霆;姚剛;楊陽;李歡歡;李福春;周燦偉;王大武;瞿浩;譚紅波;于輝設計研發完成，并于2024-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習算法的雙層鋼桁架橋的渦振響應預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機器學習算法的雙層鋼桁架橋的渦振響應預測方法，通過雙層鋼桁架橋節段模型風洞試驗，試驗分析了多種附屬設施和附加氣動措施對雙層鋼桁架橋斷面渦振的影響規律；通過數值模擬分析了成橋態節段模型的渦振產生機理，并探究了附加氣動措施參數變化對雙層鋼桁架橋斷面渦振的影響規律；基于機器學習算法，建立了不同風速下的斷面振幅預測模型和不同附加氣動措施下的渦振特征參數預測模型對雙層鋼桁架橋的渦振響應進行預測。本發明方法，結合風洞試驗、數值模擬和機器學習方法，實現對雙層鋼桁架橋渦振響應的預測，穩定性好，預測準確度高，從而為橋梁設計、運營和維護提供參考。

本發明授權基于機器學習算法的雙層鋼桁架橋的渦振響應預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習算法的雙層鋼桁架橋的渦振響應預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采用ANSYS軟件建立雙層鋼桁架橋的有限元模型，計算其動力特性，并以此為依據設計節段模型風洞試驗，分別進行測力和測振試驗，從而獲得雙層鋼桁架橋的渦振影響特性； S2、對雙層鋼桁架橋分別增設上層檢修道欄桿、檢修車軌道和軌道聲屏障三種附屬設施以及風嘴、導流板和中央穩定板三種附加氣動措施，并通過風洞試驗對其渦振響應進行分析，獲得附屬設施及附加氣動措施對雙層鋼桁架橋的渦振響應規律； S3、利用Fluent平臺對雙層鋼桁架橋斷面進行流體力學CFD數值模擬，并對網格數量、腹桿位置和時間步長進行無關性驗證；通過附加氣動措施參數變化來對雙層鋼桁架橋渦振數值進行分析，確定多參數附加氣動措施對雙層鋼桁架橋渦振的影響規律； S4、通過SVR、BPNN和RF三種機器學習算法，建立雙層鋼桁架橋在不同風速下的斷面振幅預測模型和在不同附加氣動措施下的渦振特征參數預測模型，并對預測模型參數進行尋優，實現雙層鋼桁架橋斷面渦振響應的最佳有效預測； 所述S1步驟，詳細如下： S11、橋梁動力特性計算： 通過ANSYS軟件對雙層鋼桁架橋構建三維有限元模型并進行動力特性計算，獲取雙層鋼桁架橋結構的振型和頻率，為風洞試驗模型設計參數提供依據； S12、節段模型風洞試驗設計： 根據實際橋梁尺寸、風洞試驗段尺寸以及相似準則的要求，確定雙層鋼桁架橋的節段模型縮尺比和試驗風速比，構建雙層鋼桁架橋的節段模型；將雙層鋼桁架橋的節段模型，通過攻角轉盤與鋼支架安裝在試驗風洞洞體內，并安裝好試驗所使用的數據采集設備； S13、節段模型風洞試驗分析： 1測力試驗：對施工態和成橋態節段模型進行靜力三分力系數測定，得到施工態和成橋態節段模型在試驗風速為10ms、15ms和20ms下風攻角在-12°～+12°范圍內的靜力三分力，并計算出相應的靜力三分力系數； 2測振試驗：通過激光位移傳感器記錄節段模型在0、±3°和±5°風攻角下豎向振幅和扭轉角的變化，從而得到施工態和成橋態節段模型的豎彎渦振響應和扭轉渦振響應； 3時程及頻譜響應：將豎彎渦振區最大折減振幅處和兩個扭轉渦振區最大扭轉角處的時程頻譜，進行換算得到卓越頻率，并與模型的豎彎或扭轉頻率對比。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學;重慶市鐵路(集團)有限公司，其通訊地址為：400000 重慶市沙坪壩區正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。