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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種鋼框架火災(zāi)倒塌預(yù)警時(shí)空特征提取方法、設(shè)備、介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117312834B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202311162232.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2131；該發(fā)明授權(quán)一種鋼框架火災(zāi)倒塌預(yù)警時(shí)空特征提取方法、設(shè)備、介質(zhì)是由李國(guó)強(qiáng);朱劭駿;王堯;吉蔚;李晉宇;戚洪輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種鋼框架火災(zāi)倒塌預(yù)警時(shí)空特征提取方法、設(shè)備、介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種鋼框架火災(zāi)倒塌預(yù)警時(shí)空特征提取方法、設(shè)備、介質(zhì)，包括：結(jié)合實(shí)際工程案例，建立多層鋼框架結(jié)構(gòu)的有限元數(shù)值分析模型；基于數(shù)值分析模型獲取用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程的多層鋼框架結(jié)構(gòu)火災(zāi)響應(yīng)數(shù)據(jù)；確定多層鋼框架結(jié)構(gòu)易測(cè)節(jié)點(diǎn)位移以及難測(cè)節(jié)點(diǎn)位移；構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型；對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練直至滿(mǎn)足精度要求；應(yīng)用訓(xùn)練得到的深度學(xué)習(xí)模型。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明能準(zhǔn)確實(shí)時(shí)推算出火災(zāi)倒塌預(yù)警理論與方法中所必需的頂部及內(nèi)部關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)位移，且適用于拓?fù)湫问蕉鄻拥亩鄬愉摽蚣芙Y(jié)構(gòu)，節(jié)省深度學(xué)習(xí)模型對(duì)于不同結(jié)構(gòu)需重復(fù)訓(xùn)練所產(chǎn)生的計(jì)算成本，有利于實(shí)際消防救援中的快速應(yīng)急響應(yīng)。

本發(fā)明授權(quán)一種鋼框架火災(zāi)倒塌預(yù)警時(shí)空特征提取方法、設(shè)備、介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種鋼框架火災(zāi)倒塌預(yù)警時(shí)空特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：基于實(shí)際工程案例信息，確定多層鋼框架結(jié)構(gòu)的有限元數(shù)值分析模型的幾何特征，建立多層鋼框架結(jié)構(gòu)的有限元數(shù)值分析模型； S2：基于有限元數(shù)值分析模型獲取用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程的多層鋼框架結(jié)構(gòu)火災(zāi)響應(yīng)數(shù)據(jù)； S3：確定多層鋼框架結(jié)構(gòu)易測(cè)節(jié)點(diǎn)位移和難測(cè)節(jié)點(diǎn)位移；所述易測(cè)節(jié)點(diǎn)位移包括多層鋼框架結(jié)構(gòu)外側(cè)各樓層邊柱、角柱的柱頂水平和豎向位移，所述易測(cè)節(jié)點(diǎn)位移通過(guò)微波雷達(dá)獲?。?所述難測(cè)節(jié)點(diǎn)位移包括多層鋼框架結(jié)構(gòu)頂部以及內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)的水平及豎向位移，所述難測(cè)節(jié)點(diǎn)位移為難以在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)外部量測(cè)手段直接獲取的位移數(shù)據(jù)； S4：將多層鋼框架結(jié)構(gòu)抽象為圖結(jié)構(gòu)，搭建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，深度學(xué)習(xí)模型包括特征提取模塊、圖卷積模塊以及圖結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特征預(yù)測(cè)模塊；將多層鋼框架結(jié)構(gòu)抽象為圖結(jié)構(gòu)的過(guò)程中，多層鋼框架結(jié)構(gòu)中的連接節(jié)點(diǎn)以及梁、柱構(gòu)件分別用圖結(jié)構(gòu)中的結(jié)點(diǎn)和邊來(lái)表示；所述特征提取模塊包括節(jié)點(diǎn)特征提取以及邊特征提取兩部分；所述圖卷積模塊包括全局卷積、邊卷積以及結(jié)點(diǎn)卷積三種基于圖結(jié)構(gòu)的卷積操作；所述圖結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特征預(yù)測(cè)模塊為基于融合了圖結(jié)構(gòu)結(jié)點(diǎn)卷積操作的優(yōu)化后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； S5：將全部節(jié)點(diǎn)的位移、桿件的溫度以及多層鋼框架結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)作為輸入層，真實(shí)的難測(cè)節(jié)點(diǎn)位移作為輸出層，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練直至滿(mǎn)足精度要求；所述桿件的溫度通過(guò)在多層鋼框架結(jié)構(gòu)中埋設(shè)熱電偶的方法量測(cè)獲取；所述全部節(jié)點(diǎn)的位移包括真實(shí)的易測(cè)節(jié)點(diǎn)位移以及人為隨機(jī)設(shè)定的難測(cè)節(jié)點(diǎn)位移，所述幾何參數(shù)包括節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、桿件長(zhǎng)度； S6：將訓(xùn)練得到的深度學(xué)習(xí)模型作為最終模型用于實(shí)際情況中各種不同拓?fù)湫问降亩鄬愉摽蚣芙Y(jié)構(gòu)火災(zāi)下難測(cè)節(jié)點(diǎn)位移的實(shí)時(shí)推算預(yù)測(cè)。

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