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公开(公告)号:CN119962329A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510452659.9
申请日:2025-04-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及隧道工程与水文地质技术领域,提供一种基于GMS‑MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法及系统,方法通过GMS‑MODFLOW模型与ABAQUS有限元模型的联动模拟,结合多种降水条件下的渗流场数据,动态预测隧道衬砌应力的分布。同时,利用长短期记忆网络LSTM对降雨量与衬砌应力之间的非线性关系进行学习和建模,从而提供准确的实时预测与风险预警。通过建立多参数数据库,提取降雨量、渗流场分布与应力数据,构建时间序列模型,实现对隧道衬砌应力的动态监测。该方法能够有效提高隧道工程的安全性、可靠性和经济效益,满足现代隧道施工与运营中对水文风险预测和结构安全评估的需求。