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龙图腾网获悉成都建工集团有限公司申请的专利一种高速公路建设工程质量数字化检测方法及系统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：CN121563330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610094716.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种高速公路建设工程质量数字化检测方法及系统是由蒋明杨;顾建锋;潘昫;文玉宽;钟泽设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路建设工程质量数字化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路建设工程质量数字化检测方法及系统，属于数据处理领域，该高速公路建设工程质量数字化检测方法包括以下步骤：采集工程设施关键部位的全寿命周期性能数据并进行清洗、对齐与特征工程，本发明系统性解决了现有技术“重短期合格、轻长期性能”的问题，通过采集并处理全寿命周期性能数据，奠定长期评估的数据基础；构建融合实时数据的数字孪生模型，并集成力学与材料退化算法，实现了对结构在环境与荷载作用下长期性能演变的动态模拟，植入机器学习算法，实现对结构损伤的实时评估与未来性能退化趋势的预测，使潜在风险在运营早期即可被识别和预警，从而将质量控制从被动验收转变为贯穿全寿命周期的主动性能保障。

本发明授权一种高速公路建设工程质量数字化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速公路建设工程质量数字化检测方法，其特征在于，该高速公路建设工程质量数字化检测方法包括以下步骤： 采集工程设施关键部位的全寿命周期性能数据并进行清洗、对齐与特征工程，获得时空一致的全寿命周期性能数据； 构建与现实工程设施对应的BIM模型，控制BIM模型融合时空一致的全寿命周期性能数据，创建一个反映现实工程设施的数字孪生模型，所述数字孪生模型不仅能三维可视化呈现结构现状，更能通过集成力学与材料退化算法，动态模拟结构在真实荷载与环境作用下的长期性能演变过程； 在数字孪生模型中，植入机器学习算法，对海量的历史监测数据与实时流数据进行挖掘，所述机器学习算法通过训练建立数据特征与结构损伤状态之间的定量映射关系，从而依据实时数据输入自动识别并量化评估当前损伤的类型、位置与严重程度，获得评估结果；在此基础上，所述机器学习算法进一步将当前损伤状态、持续输入的环境荷载数据以及内嵌的材料时变退化模型相结合，动态推演结构在未来设定时段内性能指标的退化轨迹，并依据预设的安全阈值或失效准则，计算其达到临界状态的概率与时间，最终输出结构长期性能的退化趋势与量化风险等级，获得预测结果； 在获得单个损伤评估结果或预测结果的基础上，引入多损伤耦合分析模块，解决不同位置、不同类型的损伤因相互作用而产生的叠加效应，所述多损伤耦合分析模块通过结构拓扑关系与力学传递模型，量化损伤之间的协同影响，损伤叠加的综合严重程度由以下公式计算： ； 其中，表示第i个损伤的严重程度指数，为第i个损伤的独立权重系数，为损伤i与j的相互作用系数，是基于损伤间距离的空间衰减函数； 构建并持续维护多损伤相互作用案例数据库，以支撑多损伤耦合分析模块的持续优化，所述数据库存储每一次评估中捕获的损伤组合实例、相应的实际监测数据、以及后续观测到的结构响应，基于所述数据库，定期采用数据驱动方法进行分析，将不同损伤组合的实际长期影响与当前多损伤耦合分析模块使用当前相互作用系数的预测结果进行对比验证，进而校准和更新相互作用系数。

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