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公开(公告)号：CN115859836B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310147806.2
申请日：2023-02-22
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种岩体蠕变本构模型参数识别方法、装置、设备及介质，涉及岩体蠕变研究技术领域，包括获取地质勘察数据，建立岩体三维地质模型；并利用地质勘察数据为所述蠕变本构模型构建多组蠕变力学参数；对每组蠕变力学参数进行三维模型蠕变数值计算，得到蠕变力学参数和对应的蠕变变形曲线构成数据样本库；将所述数据样本库划分为训练集数据样本和测试集数据样本，用以训练和测试蠕变本构参数识别神经网络模型，得到蠕变本构参数识别模型；将所述岩体的蠕变变形曲线输入蠕变本构参数识别模型得到岩体的蠕变本构模型参数，本发明用于解决现有的蠕变本构模型参数识别方法存在着精确度不足和所需成本费用较高的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546433A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211473378.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种边坡软化区域预测方法、系统、设备及可读存储介质，涉及边坡地质灾害防治领域，包括建立三维边坡模型，通过在所述三维边坡模型中添加软化区域的数据，以获得三维边坡中的裂缝数据；根据所述软化区域的数据和裂缝数据生成数据样本，构建神经网络模型所需的训练集和测试集；搭建神经网络模型，利用所述训练集和测试集对所述神经网络模型进行训练和测试，以获得边坡软化区域预测模型；将待预测边坡的裂缝数据输入所述边坡软化区域预测模型中，预测得到软化区域的数据。本发明用于解决现有边坡预测方法无法预测出边坡滑带的软化区域的位置，从而无法对边坡的防止提供有效的帮助的技术问题。
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公开(公告)号：CN115879380B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310137617.7
申请日：2023-02-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种岩体蠕变状态的判断方法、装置、设备及可读存储介质，涉及山地灾害技术领域，包括：获取历史岩体蠕变资料、现场边坡岩体的地形地貌、地质信息和环境参数；根据地形地貌建立三维边坡模型计算得到边坡岩体的现场岩体应力状态；根据第二信息和预设的神经网络算法建立岩体强度预测数学模型，计算得到现场岩体强度；基于岩体蠕变领域专业知识和岩体蠕变实例构建得到岩体蠕变状态判断专家系统，得到岩体蠕变状态判断结果。本发明通过建立神经网络预测模型并结合专家系统，实现快速准确地判断岩质边坡岩体是否发生蠕变，具有准确率高、判断范围广的优点。
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公开(公告)号：CN115546433B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211473378.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种边坡软化区域预测方法、系统、设备及可读存储介质，涉及边坡地质灾害防治领域，包括建立三维边坡模型，通过在所述三维边坡模型中添加软化区域的数据，以获得三维边坡中的裂缝数据；根据所述软化区域的数据和裂缝数据生成数据样本，构建神经网络模型所需的训练集和测试集；搭建神经网络模型，利用所述训练集和测试集对所述神经网络模型进行训练和测试，以获得边坡软化区域预测模型；将待预测边坡的裂缝数据输入所述边坡软化区域预测模型中，预测得到软化区域的数据。本发明用于解决现有边坡预测方法无法预测出边坡滑带的软化区域的位置，从而无法对边坡的防止提供有效的帮助的技术问题。
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公开(公告)号：CN115859836A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310147806.2
申请日：2023-02-22
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种岩体蠕变本构模型参数识别方法、装置、设备及介质，涉及岩体蠕变研究技术领域，包括获取地质勘察数据，建立岩体三维地质模型；并利用地质勘察数据为所述蠕变本构模型构建多组蠕变力学参数；对每组蠕变力学参数进行三维模型蠕变数值计算，得到蠕变力学参数和对应的蠕变变形曲线构成数据样本库；将所述数据样本库划分为训练集数据样本和测试集数据样本，用以训练和测试蠕变本构参数识别神经网络模型，得到蠕变本构参数识别模型；将所述岩体的蠕变变形曲线输入蠕变本构参数识别模型得到岩体的蠕变本构模型参数，本发明用于解决现有的蠕变本构模型参数识别方法存在着精确度不足和所需成本费用较高的技术问题。
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公开(公告)号：CN115879380A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310137617.7
申请日：2023-02-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种岩体蠕变状态的判断方法、装置、设备及可读存储介质，涉及山地灾害技术领域，包括：获取历史岩体蠕变资料、现场边坡岩体的地形地貌、地质信息和环境参数；根据地形地貌建立三维边坡模型计算得到边坡岩体的现场岩体应力状态；根据第二信息和预设的神经网络算法建立岩体强度预测数学模型，计算得到现场岩体强度；基于岩体蠕变领域专业知识和岩体蠕变实例构建得到岩体蠕变状态判断专家系统，得到岩体蠕变状态判断结果。本发明通过建立神经网络预测模型并结合专家系统，实现快速准确地判断岩质边坡岩体是否发生蠕变，具有准确率高、判断范围广的优点。
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