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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利剪力墙结构内爆响应智能预测方法和装置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：CN121562455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610100704.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权剪力墙结构内爆响应智能预测方法和装置是由邓鹏;车博文;陈仁朋;张超设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本剪力墙结构内爆响应智能预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种剪力墙结构内爆响应智能预测方法和装置，应用于建筑结构抗爆分析技术领域。包括：通过剪力墙内爆响应数值模型模拟生成剪力墙内爆响应数据，剪力墙内爆响应数据是基于经真实剪力墙结构内部爆炸试验验证后的数值模型构建的；基于剪力墙内爆响应数据对深度学习模型进行训练，深度学习模型用于将剪力墙内爆响应数据中的输入特征转换为特征嵌入矩阵、在特征嵌入矩阵中添加用于特征聚合的分类向量、捕捉不同输入特征对输出特征的影响权重，聚合所有特征信息输出爆炸响应预测值；将输入特征输入至训练完成的深度学习模型，得到内爆响应预测结果，并结合构件支座转角计算公式对内爆响应预测结果进行处理，以确定剪力墙的毁伤程度等级。

本发明授权剪力墙结构内爆响应智能预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种剪力墙结构内爆响应智能预测方法，其特征在于，包括： 通过剪力墙内爆响应数值模型模拟生成剪力墙内爆响应数据，所述剪力墙内爆响应数据是基于经真实剪力墙结构内部爆炸试验验证后的数值模型构建的； 基于所述剪力墙内爆响应数据对深度学习模型进行训练，所述深度学习模型用于将所述剪力墙内爆响应数据中的输入特征转换为特征嵌入矩阵、在所述特征嵌入矩阵中添加用于特征聚合的分类向量、捕捉不同输入特征对输出特征的影响权重，聚合所有特征信息输出爆炸响应预测值； 将待预测的输入特征输入至训练完成的所述深度学习模型，得到内爆响应预测结果，并结合构件支座转角计算公式对所述内爆响应预测结果进行处理，以确定剪力墙的毁伤程度等级； 所述通过剪力墙内爆响应数值模型模拟生成剪力墙内爆响应数据，包括： 以真实剪力墙结构内部爆炸试验数据为依据，采用欧拉-拉格朗日方法构建剪力墙内爆响应数值模型，并验证所述剪力墙内爆响应数值模型的准确性； 以结构参数与爆炸参数为输入特征，以剪力墙结构不同位置的爆炸响应参数为输出特征，基于经验证准确的所述剪力墙内爆响应数值模型进行多组数值模拟，生成所述剪力墙内爆响应数据。

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