公开(公告)号：CN119004629B

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411470399.X

申请日：2024-10-21

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 袁冉 ,  杨子玄 ,  黄熙龙 ,  张帅 ,  郭勇 ,  何毅 ,  贾政鹏 ,  程印

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提出一种基于物理信息神经网络的隧道围岩应力场分析方法，属于隧道工程技术领域，利用物理信息神经网络能够有效结合已知信息数据与物理知识，实现对隧道围岩弹塑性应力场的预测，包括：步骤一，构建人工神经网络ANN框架；步骤二，基于莫尔‑库仑模型生成物理驱动信息；步骤三，基于自适应应变采样点生成数据驱动信息；步骤四，构建训练物理信息神经网络的多目标损失函数；步骤五，训练所构建的物理信息神经网络，求解隧道围岩应力场。本申请的分析方法，无需网格划分，避免了网格畸变等问题，采用了应变自适应采样策略，计算成本低、精度高、误差小，可以准确地预测隧道围岩复杂的弹塑性应力场，灵活调整本构方程以匹配复杂围岩材料特性。

公开(公告)号：CN119004629A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411470399.X

申请日：2024-10-21

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 袁冉 ,  杨子玄 ,  黄熙龙 ,  张帅 ,  郭勇 ,  何毅 ,  贾政鹏 ,  程印

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提出一种基于物理信息神经网络的隧道围岩应力场分析方法，属于隧道工程技术领域，利用物理信息神经网络能够有效结合已知信息数据与物理知识，实现对隧道围岩弹塑性应力场的预测，包括：步骤一，构建人工神经网络ANN框架；步骤二，基于莫尔‑库仑模型生成物理驱动信息；步骤三，基于自适应应变采样点生成数据驱动信息；步骤四，构建训练物理信息神经网络的多目标损失函数；步骤五，训练所构建的物理信息神经网络，求解隧道围岩应力场。本申请的分析方法，无需网格划分，避免了网格畸变等问题，采用了应变自适应采样策略，计算成本低、精度高、误差小，可以准确地预测隧道围岩复杂的弹塑性应力场，灵活调整本构方程以匹配复杂围岩材料特性。