(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210659109.0 (22)申请日 2022.06.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114741975 A (43)申请公布日 2022.07.12 (73)专利权人 深圳大学 地址 518061 广东省深圳市南 山区粤海街 道南海大道3 688号 (72)发明人 包小华　沈俊　陈湘生　崔宏志　 (74)专利代理 机构 佛山览众深联知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44435 专利代理师 李惠友 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/13(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/08(2012.01)(56)对比文件 CN 113885619 A,202 2.01.04 CN 10976 6618 A,2019.0 5.17 CN 105260575 A,2016.01.20 US 20172 93048 A1,2017.10.12 US 2020401672 A1,2020.12.24 CN 113283161 A,2021.08.20 CN 113846713 A,2021.12.28 李守巨等.基 于改进神经网络的建筑结构损 伤识别方法研究. 《华中科技大 学学报(城市科 学 版)》 .2008,第25卷(第0 3期),第95 -98页. 郭健等.基于多因素的盾构施工诱发地表变 形动态模拟. 《土 木工程与管理学报》 .2013,第3 0 卷(第01期),第81-86,9 2页. 汪岚峰.反分析理论在基坑变形 预测中的应 用研究. 《万方数据知识服 务平台》 .201 1,第1-80 页. (续) 审查员 刘洛 (54)发明名称 一种岩土工程结构模态预测分析方法以及 系统 (57)摘要 本申请涉及一种岩土工程结构模态预测分 析方法以及系统， 涉及土木工程结构健康监测技 术领域， 解决了施工过程中存在各种对施工方案 执行影响的因素， 影响因素包括施工环境、 荷载 条件、 排水和未来降水， 以未来降水为例， 下雨天 就会给岩土工程结构的施工带来影 响， 甚至影 响 其受力数据出现变化的问题， 其方法包括： 获取 实际获取的岩土工程结构的受力信息以及在不 同受力信息下的结构变形数据， 作为实际数据； 基于训练数据、 实际数据， 应用所构建的神经网 络算法， 修正岩土工程结构分析算法。 本申请具 有如下效果： 精准地分析岩土工程结构的预计力 学情况， 而且还会结合实际情况的反馈作整体算 法的调整， 以不断提升对岩土工程结构的预计力学情况的精准度。 [转续页] 权利要求书3页 说明书12页 附图7页 CN 114741975 B 2022.08.30 CN 114741975 B (56)对比文件 Jinxing Lai等.“Predicti on of Soil Deformati on in Tunnelling Using Artificial Neural Netw orks”. 《Computati onal Intelligence and Neuroscience》 .2016,第2016卷Jianbo F ei等.“Research on tunnel engineering monitoring technology based on BPNN neural netw ork and MARS mac hine learning regres sion algorithm ”. 《Neural Computing and Ap plications》 .2020,第3 3卷2/2 页 2[接上页] CN 114741975 B1.一种岩土 工程结构模态预测分析 方法， 其特 征在于， 包括： 获取岩土工程结构设计模型以及所规划的岩土工程结构期间的影响因素的状况信 息， 其中， 影响因素包括施工环境、 荷载 条件、 排水和未来降水； 根据影响因素的状况信 息与岩土工程结构分析算法的对应关系， 分析确定所获取影响 因素的状况信息所对应的岩土工程结构分析算法， 并采用相 应岩土工程结构分析算法， 对 岩土工程结构设计模型进 行模态预测， 以计算得出岩土工程结构的受力信息以及在不同受 力信息下的土体 ‑结构模态变形 数据， 并作为训练数据； 获取实际获取的岩土工程结构的受力信 息以及在不同受力信 息下的结构变形数据， 作 为实际数据； 基于训练数据、 实际数据， 应用预先构建的神经网络算法， 修正岩土工程结构分析算 法； 分析确定所获取影响因素的状况信息所对应的岩土 工程结构分析算法包括： 根据影响因素的状况信 息与岩土工程结构分析算法的对应关系， 查询是否存在与获取 的影响因素的状况信息相对应的岩土 工程结构分析算法； 若为是， 则将所获取的影响因素的状况信息相对应的岩土工程结构分析算法， 作为所 分析确定的岩土 工程结构分析算法； 反之， 则查询 获取其它影响因素的状况信息所对应的岩土工程结构分析算法， 并从中 分析判定与所获取的影响因素的状况信息相似度最高的影响因素的状况信息所对应的岩 土工程结构分析算法， 作为本次实际应用的岩土 工程结构分析算法。 2.根据权利要求1所述的一种岩土工程结构模态预测分析方法， 其特征在于， 与所获取 的影响因素 的状况信息相似度最高的影响因素的状况信息所对应的岩土工程结构分析算 法的分析判定包括： 分析所获取的影响因素的状况信息和已有的岩土工程结构分析算法所涉及的影响因 素的状况信息的相似度； 基于所分析获取的影响因素的状况信息和已有的岩土工程结构分析算法所涉及的影 响因素的状况信息的相似度、 预设的影响因素关于岩土工程结构分析算法的影响占比， 分 析确定与所获取的影响因素的状况信息相似度最高的影响因素的状况信息所对应的岩土 工程结构分析算法； 将所分析确定的岩土 工程结构分析算法作为本次实际应用的岩土 工程结构分析算法。 3.根据权利要求2所述的一种岩土工程结构模态预测分析方法， 其特征在于， 所获取的 影响因素 的状况信息和已有的岩土工程结构分析算法所涉及的影响因素的状况信息的相 似度分析包括： 分析所获取的影响因素的状况信息中不同影响因素的不同种类 状况的出现时间占比； 根据不同影响因素的不同种类状况出现时间占比、 预设的不同岩土工程结构分析算法 所涉及影响因素的状况信息中同一影响因素的相应种类状况出现时间占比， 分析获取不同 岩土工程结构分析算法所 涉及影响因素与所获取的同一影响因素的时间占比相似度； 根据所分析获取的不同岩土工程结构分析算法所涉及影响因素与所获取的同一影响 因素的时间占比相似度、 同影响因素 的不同种类状况出现时间占比， 分析确定所获取 的影 响因素的状况信息和已有的岩土工程结构分析算法所涉及的影响因素的状况信息的相似权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114741975 B 3