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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于两步法的装配式钢结构建筑震后节点损伤预测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：CN121118679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511333154.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于两步法的装配式钢结构建筑震后节点损伤预测方法是由王顺国;丁祖德;王畅羽;任志华;陈誉升;李润涛设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两步法的装配式钢结构建筑震后节点损伤预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两步法的装配式钢结构建筑震后节点损伤预测方法，涉及震后节点损伤预测技术领域，包括：获取装配式钢结构建筑在地震作用下的结构响应数据，包括震级、时间戳及地面加速度；基于所述震级、时间戳及地面加速度，采用RIME‑LSTM‑self‑attention算法预测建筑底部加速度；再基于震级、时间戳、地面加速度及所述建筑底部加速度，采用ELM算法预测目标节点加速度；确定Park‑Ang损伤指标参数，结合所述目标节点加速度计算Park‑Ang损伤指数，根据所述Park‑Ang损伤指数判断目标节点状态。本发明通过两步预测法，先预测装配式钢结构建筑底部加速度，再预测节点加速度，最后计算损伤指数，实现了装配式钢结构建筑的震后节点损伤预测。

本发明授权基于两步法的装配式钢结构建筑震后节点损伤预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两步法的装配式钢结构建筑震后节点损伤预测方法，其特征在于，包括： 通过振动台试验模拟不同震级和地震波作用，获取装配式钢结构建筑在地震作用下的结构响应数据，所述响应数据包括震级、时间戳及地面加速度； 基于所述震级、时间戳及地面加速度，采用RIME-LSTM-self-attention算法预测建筑底部加速度，其中，所述RIME-LSTM-self-attention算法为结合了优化算法、深度学习组件和机器学习的混合模型，通过RIME算法优化超参数，LSTM层捕捉时间序列依赖关系，Self-attention机制增强关键特征并提供模型的可解释性； 再基于震级、时间戳、地面加速度及所述建筑底部加速度，采用ELM算法预测目标节点加速度； 确定Park-Ang损伤指标参数，结合所述目标节点加速度计算Park-Ang损伤指数，其中，所述Park-Ang损伤指标参数包括屈服强度、抗剪强度、截面面积、层高、节点质量，所述Park-Ang损伤指数用于量化所述目标节点的损伤程度； 根据所述Park-Ang损伤指数判断目标节点状态； 其中，确定Park-Ang损伤指标参数，结合所述目标节点加速度计算Park-Ang损伤指数包括： 根据钢材屈服强度及塑性截面模量计算塑性弯矩：；式中，及分别为钢材屈服强度及塑性截面模量； 基于所述塑性弯矩以及层高计算抗侧力构件极限侧向荷载：；式中，为装配式钢结构建筑总的层高； 根据所述抗侧力构件极限侧向荷载以及构件刚度计算静力作用下的形变限值：；式中，为构件刚度； 通过所述目标节点加速度与速度乘积进行积分，量化塑性变形能量：；式中，表示滞回能量耗散，即塑性变形能量；为节点质量，此处取为目标节点的分配质量；和分别表示时刻节点的加速度及速度，其中，； 根据所述塑性变形能量、静力作用下的形变限值计算目标节点Park-Ang损伤指数：；式中，表示目标节点Park-Ang损伤指数；表示地震作用下，时刻前的最大变形值；表示节点抗剪强度，，为截面面积；表示能量权重系数。

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