公开(公告)号：CN119312671A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411359873.1

申请日：2024-09-27

Applicant: 长安大学

Inventor： 李林 ,  左林龙 ,  朱谭谭 ,  李尧 ,  胡涛涛 ,  李致远 ,  宋博恺

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/045 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了基于物理信息网络的静压桩时变承载力感知预测方法包括：利用桩身传感器收集孔压消散数据；将孔压消散数据和计算点输入至PINNs正反演一体化反演模型中，并在反向传播中估计超孔隙水压力得到最终的固结系数；将所述最终的固结系数和所述计算点输入至PINNs正反演一体化正演模型中，并在反向传播中估计超孔隙水压力；将测试集输入至训练完成的PINNs正反演一体化正演模型，输出桩侧土体超孔隙水压力消散度，并根据该值预测静压桩时变承载力。本发明能通过桩身孔压传感器短期的孔压消散测试数据准确反演感知土层固结系数，进而预测桩侧土体固结度，从而实现对静压桩时变承载力的精准预测。

公开(公告)号：CN118566094A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410577509.6

申请日：2024-05-10

Applicant: 长安大学

Inventor： 李林 ,  左林龙 ,  张勋 ,  陈锐 ,  季良 ,  刘鹏 ,  邱振堃

IPC: G01N15/08 ,  G06F30/27 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息和CPTu数据的原位固结系数测试方法，包括：将残差点输入至PINNs固结系数反演模型，得到超孔隙水压力的估计值，并根据该值计算总损失函数的残差；根据总损失函数的残差反向更新PINNs固结系数反演模型的网络参数；重复上述步骤直至总损失函数的残差小于预设阈值得到超孔隙水压力的最优值；根据该最优值结合总损失函数中的物理信息损失函数反演出原位固结系数。根据本发明提供的方法，通过PINNs固结系数反演模型来估计原位固结系数，而不是使用经验公式或归纳图解来确定固结系数，能够减轻或消除人为因素的影响，提高原位固结系数的预测准确率和稳定性。

公开(公告)号：CN118412049A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410450366.2

申请日：2024-04-15

Applicant: 长安大学

Inventor： 李林 ,  左林龙 ,  叶飞 ,  陈锐 ,  孔元元 ,  季良

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G16C10/00 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的地基长期固结沉降预测方法，包括：获取数据集，包括监测数据集、残差集和测试集；根据监测数据集和物理规律定义物理‑数据损失函数，构建岩土参数反演模型，利用残差集训练反演模型，反演出固结系数；根据反演的固结系数更新物理规律定义物理损失函数，构建地基超孔隙水压力正向预测模型，利用残差集训练正向模型，将测试集输入至训练完成的模型，输出地基超孔隙水压力的预测值；构建地基固结沉降预测模型，根据地基超孔隙水压力的预测值进行地基长期固结沉降的预测。本方法能通过短期且稀疏的监测数据，准确反演固结系数，进而预测地基超孔隙水压力，从而实现对地基长期固结沉降的快速、精准预测。