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龍圖騰網(wǎng)獲悉華僑大學;中交三航局第六工程(廈門)有限公司申請的專利一種融合表面多尺度結構識別的高延性水泥基復合材料凍融損傷預測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119850555B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411927107.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權一種融合表面多尺度結構識別的高延性水泥基復合材料凍融損傷預測方法及系統(tǒng)是由吳偉喆;閆軻旭;張藝欣;侯煒;劉陽;黃建山;陳茜設計研發(fā)完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合表面多尺度結構識別的高延性水泥基復合材料凍融損傷預測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種融合表面多尺度結構識別的高延性水泥基復合材料凍融損傷預測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1，獲取經(jīng)歷凍融循環(huán)作用后的ECC表面損傷信息；S2，基于機器學習方法構建優(yōu)化的ECC凍融損傷強度預測模型；S3，根據(jù)步驟S1中獲取的參數(shù)，通過步驟S2所述的預測模型確定ECC的表面損傷系數(shù)；S4，根據(jù)所述表面損傷系數(shù)實現(xiàn)對ECC凍融后損傷強度的預測。本發(fā)明提出了一種基于表面識別的ECC凍融損傷預測模型，通過分析表面損傷照片信息即可推測材料的損傷強度。該模型利用圖像特征提取和機器學習算法，將纖維暴露、表面剝落等圖像信息與損傷強度建立直接關聯(lián)，實現(xiàn)了對凍融損傷后ECC材料性能的高效、精準預測。

本發(fā)明授權一種融合表面多尺度結構識別的高延性水泥基復合材料凍融損傷預測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種融合表面多尺度結構識別的高延性水泥基復合材料凍融損傷預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，獲取ECC材料在凍融循環(huán)作用下的表面損傷圖像信息，包括表面剝落、纖維暴露、微裂紋以及孔隙，通過高分辨率相機或顯微鏡對材料表面進行拍照，以捕捉凍融后表面損傷的微觀特征； 步驟S2，基于步驟S1獲取的表面損傷圖像信息，對其進行預處理，結合ECC在凍融損傷作用下表面多層次、多尺度的特征表現(xiàn)，采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡ResNet、U-Net語義分割以及XGBoost分類器算法，精確提取關鍵損傷特征；隨后，將關鍵損傷特征與凍融循環(huán)次數(shù)、材料配比已知信息相結合進行標注，以構建一個高質量的數(shù)據(jù)集，用于后續(xù)模型訓練和評估； 步驟S3，訓練損傷強度預測模型并定義損傷系數(shù)，基于步驟S2標注好的數(shù)據(jù)集，使用機器學習算法訓練ECC凍融損傷強度預測模型；通過訓練，將圖像特征與實際測試的強度數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，從而建立圖像特征與損傷強度的映射關系；同時，通過模型計算出表面損傷系數(shù)，用以量化表面損傷的程度，反映凍融循環(huán)后微觀結構的劣化情況；針對損傷特征引入動態(tài)權重分配算法，根據(jù)凍融循環(huán)的次數(shù)和環(huán)境因素調整各特征對損傷強度預測的貢獻權重； 步驟S4，根據(jù)表面損傷系數(shù)，利用預測模型實現(xiàn)對ECC凍融損傷后的強度預測，得到損傷強度指標，進而評估ECC材料在凍融循環(huán)后的耐久性。

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