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龍圖騰網獲悉延安大學申請的專利一種裝配式房屋結構健康監測方法及系統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：CN119989507B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510479527.5，技術領域涉及：G06F30/15；該發明授權一種裝配式房屋結構健康監測方法及系統是由蔡海方;姚蒙;霍治澎;楊瑞;陳新巖設計研發完成，并于2025-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種裝配式房屋結構健康監測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種裝配式房屋結構健康監測方法及其系統，涉及房屋監測技術領域，其中方法包括：建立裝配式房屋的三維模型，利用歷史環境數據對三維模型進行仿真模擬，得到三維模型的形變和應力數據；將三維模型劃分為多個監測區域；建立目標函數；求解目標函數，得到傳感器安裝位置；在裝配式房屋中安裝傳感器，采集實時狀態數據；獲取裝配式房屋的實時環境數據；根據實時環境數據對實時狀態數據進行反演修正，利用修正后的數據對裝配式房屋進行結構健康評估。本申請對傳感器安裝的位置進行優化，同時也對傳感器采集的數據進行反演修正，僅采用少數幾個傳感器就可以得到多個位置的盡可能準確的數據，為提高結構健康評估結果的準確性奠定了基礎。

本發明授權一種裝配式房屋結構健康監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種裝配式房屋結構健康監測方法，其特征在于，包括： 獲取房屋裝配位置的歷史環境數據； 建立裝配式房屋的三維模型，利用所述歷史環境數據對所述三維模型進行仿真模擬，得到所述三維模型的形變和應力數據； 根據所述形變和應力數據在所述三維模型中的分布情況，將所述三維模型劃分為多個監測區域； 分析每個所述監測區域中所述形變和應力數據的局部最大值，以一個所述監測區域中所有所述局部最大值所處的位置和傳感器安裝位置的距離之和最小為目標，建立目標函數； 采用遺傳算法求解所述目標函數，得到每個所述監測區域中的所述傳感器安裝位置； 在裝配式房屋的每個所述傳感器安裝位置安裝相應的傳感器，采集裝配式房屋的實時狀態數據； 獲取裝配式房屋的實時環境數據； 根據所述實時環境數據對所述實時狀態數據進行反演修正，得到測量狀態數據； 利用所述測量狀態數據對裝配式房屋進行結構健康評估； 其中，對所述實時狀態數據進行反演修正時，利用所述實時環境數據對所述三維模型進行仿真模擬，得到所述三維模型中各個位置的仿真狀態數據，提取所述三維模型中與所述傳感器的安裝位置對應的所述仿真狀態數據，確定所述仿真狀態數據和所述實時狀態數據的差值，根據所述差值對所述三維模型中各個位置的所述仿真狀態數據進行修正，提取修正后的所述仿真狀態數據中的局部最大值，作為所述測量狀態數據； 采用CAE技術建立所述三維模型后，將不同時間的所述歷史環境數據依次導入，對所述三維模型進行所述歷史環境數據影響下的仿真模擬，得到所述形變和應力數據； 利用不同時間的所述歷史環境數據依次進行仿真模擬后，分別得到多個相應的所述形變和應力數據，將多個所述形變和應力數據疊加在同一個所述三維模型中，得到所述形變和應力數據在所述三維模型中的分布情況； 在對所述三維模型劃分為多個所述監測區域時，按照預先設定的傳感器數量確定形變監測區域的數量和應力監測區域的數量，利用K-means聚類算法分別對所述形變和應力數據中的形變局部最大值和應力局部最大值進行聚類分析，得到多個所述形變監測區域和多個所述應力監測區域； 將所述形變和應力數據疊加在同一個所述三維模型中后，每個所述形變監測區域均具有多個所述形變局部最大值，每個所述應力監測區域也具有多個所述應力局部最大值，每個所述形變局部最大值和每個所述應力局部最大值分別位于所述三維模型的一個位置，在確定每個所述形變局部最大值和所述應力局部最大值的位置后，建立所述目標函數； 所述目標函數表示為： 其中，F表示所述目標函數，i為所述三維模型中局部最大值所處位置的標號，N為具有局部最大值的位置的數量，為歸一化后的第i個局部最大值所處位置的權重，根據所有時間點下最大的局部最大值和最小的局部最大值將各個局部最大值歸一化至[0,1]的范圍內，這些歸一化后的局部最大值作為權重添加在所述目標函數中，為第i個局部最大值所處位置和傳感器安裝位置的距離。

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