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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于伽马过程的锈蚀风屏障维护策略优化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：CN121683393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610188147.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于伽马过程的锈蚀风屏障维护策略优化方法是由郭文杰;何澳栋;景文倩;陈胜利;耿庆祥;丁海斌;辛育昆;李佳宝;洪显设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于伽马过程的锈蚀风屏障维护策略优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于伽马过程的锈蚀风屏障维护策略优化方法，属于轨道交通基础设施维护技术领域，包括S1、点蚀特征参数提取与疲劳性能评估，S2、风荷载时程模拟与结构应力分析，S3、基于伽马过程的强度退化建模，S4、时变失效概率计算与可靠度评估，S5、预防性维护策略优化，S6、维护效果评估与策略优化。本发明采用上述的一种基于伽马过程的锈蚀风屏障维护策略优化方法，特别适用于高盐、高湿等复杂环境下的轨旁设备疲劳寿命评估与维护决策。

本发明授权一种基于伽马过程的锈蚀风屏障维护策略优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于伽马过程的锈蚀风屏障维护策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取风屏障锈蚀表面的三维形貌数据，提取点蚀深度、宽度、数量及间距，计算锈蚀率；基于点蚀的深宽比，建立考虑点蚀影响的修正S-N曲线模型，评估结构疲劳性能； S2、采用谐波叠加法模拟自然风脉动风荷载时程，并采用计算流体动力学方法模拟列车通过引起的车致脉动风荷载时程；建立考虑点蚀几何特征的风屏障有限元模型，将风荷载时程作为荷载输入进行瞬态动力分析，提取关键部位的应力时程，并采用雨流计数法计算等效应力幅； S3、定义强度退化率作为随机变量，建立考虑点蚀深度与车致脉动风荷载耦合效应的残余强度模型；基于伽马随机过程，建立强度退化率随时间演化的概率密度函数模型，并针对不同环境工况标定模型参数； S4、设定强度退化率的失效临界值，基于步骤S3建立的伽马过程退化模型，计算风屏障在服役期内任意时刻的累积失效概率及对应的可靠度指标； S5、根据步骤S4计算得到的可靠度指标随时间的变化曲线，确定多个差异化的维护时间节点；基于时间节点，制定包含常规检测、预防性维护、强化维护及加固更换的分阶段维护策略； S6、在实施维护后，重新测量点蚀参数，利用贝叶斯方法更新步骤S3中的伽马过程模型参数，并重新计算失效概率与可靠度指标，评估维护效果并动态调整后续维护策略； 步骤S3具体包括： S31、定义强度退化率作为随机变量，表达式为：，其中，为未锈蚀风屏障初始强度，为时刻残余强度； S32、建立同时考虑点蚀深度时变发展与车致脉动风荷载耦合效应的残余强度模型，表达式为：，其中，为点蚀影响系数，为时刻点蚀深度，，为腐蚀速率，表示时间指数，为风荷载放大系数，为时刻归一化车致脉动风荷载； S33、基于伽马随机过程，建立服役年后强度退化率的概率密度函数模型：，其中，为表征材料强度退化程度的非负连续随机变量，为尺度参数，为形状参数，，为退化率系数，为初始形状参数； S34、针对正常、高盐、高湿、低温四种典型环境工况，分别标定伽马过程退化模型的参数集合，其中，为描述突发性冲击事件的泊松过程强度参数； 步骤S4具体包括： S41、设定失效准则：当强度退化率达到临界值30%时，判定风屏障失效； S42、基于步骤S3建立的伽马过程退化模型，计算风屏障在服役期内任意时刻的累积失效概率，计算公式为：=，其中，为上不完全伽马函数，为完全伽马函数； S43、根据累积失效概率，计算对应时刻的可靠度指标，计算公式为：，其中，为标准正态分布的逆函数； S44、根据可靠度指标随时间的变化，设定多级可靠性阈值，并依据下降至各级阈值的时间确定关键维护决策时间节点： 其中，多级可靠性阈值及对应的维护决策时间节点包括： 降至3.7时，对应的时间确定为预防性维护启动时间； 降至3.0时，对应的时间确定为加强检测时间； 降至2.5时，对应的时间确定为强制加固时间； 累积失效概率达到50%时，对应的时间确定为中位寿命。

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