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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利基于深度学习的分期张拉预应力长期损失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：CN120874462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511232837.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于深度学习的分期张拉预应力长期损失预测方法是由张云龙;王浩闻;钱雪松;孙运;钱禹成设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的分期张拉预应力长期损失预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的分期张拉预应力长期损失预测方法，属于深度学习领域，该方法解决了传统预应力测定方法预测结果鲁棒性差问题，包括：基于标准图纸集和桥梁设计规范获取桥梁原始数据；基于施工环境条件和混凝土龄期，计算混凝土材料属性；基于桥梁原始数据和混凝土材料属性，利用有限元软件模拟不同工况下的预应力钢筋分期张拉过程，生成桥梁预应力钢筋分期张拉损失数据集；基于多层感知机神经网络构建预应力损失预测模型，基于预应力损失预测模型对桥梁预应力钢筋分期张拉损失数据集进行处理，输出预应力钢筋因收缩徐变造成的长期损失预测结果。本发明能够有效预测预应力钢筋应力损失，提高了预测的鲁棒性和准确性。

本发明授权基于深度学习的分期张拉预应力长期损失预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的分期张拉预应力长期损失预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于标准图纸集和桥梁设计规范获取桥梁原始数据； 基于施工环境条件和混凝土龄期，计算混凝土材料属性； 基于所述桥梁原始数据和所述混凝土材料属性，利用有限元软件模拟不同工况下的预应力钢筋分期张拉过程，生成桥梁预应力钢筋分期张拉损失数据集，过程包括：基于所述桥梁原始数据，采用有限元建模方法建立包含耦合混凝土单元和钢筋单元的桥梁有限元模型；基于所述混凝土材料属性中的混凝土收缩系数，采用收缩应变计算方法得到混凝土收缩应变值，并将所述混凝土收缩应变值转换为等效温度荷载；基于所述混凝土材料属性中的混凝土徐变系数，采用蠕变参数计算方法更新材料参数；基于所述等效温度荷载和更新后的材料参数求解所述桥梁有限元模型得到各工况下的预应力损失数据；基于所述预应力损失数据，采用数据标准化处理方法得到量纲统一的标准化数据集；对所述标准化数据集进行数据分割得到训练集、验证集和测试集，完成桥梁预应力钢筋分期张拉损失数据集的构建； 基于多层感知机神经网络构建预应力损失预测模型，基于所述预应力损失预测模型对所述桥梁预应力钢筋分期张拉损失数据集进行处理，输出预应力钢筋因收缩徐变造成的长期损失预测结果。

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