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公开(公告)号：CN118468064A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410648555.0
申请日：2024-05-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于麻雀算法的结构面产状分组方法及装置，涉及岩体结构面分组技术领域，包括将若干个结构面样本依次转换为若干个空间单位的法向量样本；基于当前聚类数量初始化麻雀种群，更新初始麻雀种群的空间位置，计算更新后的麻雀种群的适应度值，得到适应度值最小值对应的最优麻雀种群；利用最优麻雀种群对法向量样本进行聚类，计算聚类后的所有结构面样本的有效性指标；将有效性指标最大值对应的聚类数量和聚类结果作为最终分组，本发明用于解决现有的产状分组方法主观性大，无法准确定量地给出客观性分组结果的技术问题。
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公开(公告)号：CN117871267B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410277889.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于非侧限条件下的固结仪及实施方法，涉及岩土工程实验设备领域。本固结仪包括：土盒装置，土盒装置包括移动土盒和固定土盒，移动土盒内部与固定土盒内部之间形成有土样容置腔；固定装置，固定装置包括土盒支撑台、第一安装台、第二安装台、固定连接件和弹性体，固定连接件的一端与第一安装台固定连接，固定连接件的另一端与固定土盒的外侧壁固定连接，弹性体的一端与第二安装台固定连接，弹性体的另一端与移动土盒的外侧壁固定连接，当土样容置腔内的土样未被挤压时，弹性体为未形变状态。本固结仪更准确地反映了真实地基土体的受力和变形，通过本固结仪测得的数据能够更精确地计算地基土体的沉降。
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公开(公告)号：CN117852402A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410027153.9
申请日：2024-01-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q50/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种隧洞围岩稳定性预测方法、装置、设备及存储介质，涉及围岩预测技术领域，包括获取历史时间段内目标围岩的历史数据；基于混沌映射对所有萤火虫位置初始化，获得多个初始位置参数；基于初始位置参数构建模型，得到初始预测模型；基于历史数据和高斯分布算法对初始预测模型进行训练，得到目标预测模型；得到目标围岩的实时稳定性预测结果。本发明通过混沌映射对萤火虫种群进行初始化，并采用高斯扰动和高斯变异对每一次迭代后的萤火虫个体最优位置进行高斯微小扰动，帮助其更好的逃离局部最优区域，从而确定出预测模型最优的延时阶数和隐含层单元数量，既减少了人为输入网络参数的盲目性，又提高了网络的学习能力和预测精度。
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公开(公告)号：CN116090079B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310364468.8
申请日：2023-04-07
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种蠕变岩体的抗滑桩设计方法、装置、设备及可读存储介质，涉及抗滑桩设计技术领域，包括获取若干个蠕变岩体的工程地质数据，并利用随机谐波函数确定每个蠕变岩体的蠕变岩体特性；从抗滑桩基础设计数据库中获取与每个蠕变岩体对应的抗滑桩设计数据；利用每个蠕变岩体对应的工程地质数据、蠕变岩体特性和抗滑桩设计数据构建训练集和测试集；搭建神经网络模型，利用所述训练集和测试集对神经网络模型进行训练和测试得到抗滑桩设计模型；将目标蠕变岩体的工程地质数据和蠕变岩体特性输入所述抗滑桩设计模型，得到多个预选抗滑桩设计方案。本发明用于解决现有技术中的蠕变岩体抗滑桩的设计方法存在成本高和资源浪费的技术问题。
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公开(公告)号：CN114329937B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202111579309.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于颗粒磨损分析技术领域，公开了一种实现颗粒磨损的离散元模拟方法、存储介质及设备，包括：实验法得到摩擦系数与接触力的变化曲线，确定摩擦衰减数学模型；将摩擦衰减模型嵌入到离散元程序中，分析实验数据，确定模型参数；双球离散元模型试验验证摩擦衰减模型，离散元模拟分析颗粒磨损对粗粒土试样宏观力学特性的影响。本发明通过对颗粒接触模型的修改，从细观层面，模拟颗粒磨损对粒间接触力的影响，进而从宏观层面，实现颗粒接触点磨损对粗粒土试样宏观力学特性的影响。同时与传统的方法相比，该方法不会对颗粒的形状和粗粒土试样的级配产生影响；同时本发明实现容易，且不会增加离散元模拟时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116108590B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310385813.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种重力式挡土墙设计方法、装置、设备及可读存储介质，涉及挡土墙设计技术领域，包括获取不同地区的工程地质条件和重力式挡土墙的真实设计参数，得到样本数据集；将样本数据集划分为训练集和测试集；搭建卷积神经网络结构，利用混沌映射对卷积神经网络结构参数初始化；利用优化算法对卷积神经网络结构的参数进行优化，得到最优超参数值；利用测试集对卷积神经网络结构进行测试，生成重力式挡土墙设计参数预测模型；将待预测挡土墙的工程地质条件输入所述重力式挡土墙设计参数预测模型中得到待预测挡土墙的设计参数，本发明解决了神经网络结构参数优化过程中迭代时间过长、收敛精度低和容易产生搜索停滞等技术问题。
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公开(公告)号：CN116090079A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310364468.8
申请日：2023-04-07
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种蠕变岩体的抗滑桩设计方法、装置、设备及可读存储介质，涉及抗滑桩设计技术领域，包括获取若干个蠕变岩体的工程地质数据，并利用随机谐波函数确定每个蠕变岩体的蠕变岩体特性；从抗滑桩基础设计数据库中获取与每个蠕变岩体对应的抗滑桩设计数据；利用每个蠕变岩体对应的工程地质数据、蠕变岩体特性和抗滑桩设计数据构建训练集和测试集；搭建神经网络模型，利用所述训练集和测试集对神经网络模型进行训练和测试得到抗滑桩设计模型；将目标蠕变岩体的工程地质数据和蠕变岩体特性输入所述抗滑桩设计模型，得到多个预选抗滑桩设计方案。本发明用于解决现有技术中的蠕变岩体抗滑桩的设计方法存在成本高和资源浪费的技术问题。
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公开(公告)号：CN114755117A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210663760.5
申请日：2022-06-14
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于振动台的土石混合体多向动态剪切测试系统及方法，包括：控制系统、与控制系统通信连接的振动台、设置在振动台顶端的剪切盒、以及与控制系统通信连接的动力机构；振动台的四周设置有振动台基础、以及设置在振动台基础上的水平作动器，每个水平作动器的输出端与振动台的四周的侧壁连接且位于同一平面；振动台基础上设置有反力架，反力架上设置有竖向作动器，竖向作动器的输出端与剪切盒的顶端连接，动力机构根据控制系统的指令对水平作动器和竖向作动器提供动力源。本发明通过水平作动器和竖向作动器、振动台实现多方向独立应力加载，真实的模拟土石混合体在多向地震作用下的力学特性。
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公开(公告)号：CN118194634A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410242464.7
申请日：2024-03-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种岩质边坡稳定性评价方法、装置、设备及可读存储介质，涉及岩体工程数据处理技术领域，包括将目标岩质边坡区域划分为若干个大小相等的单元格，对每个单元格中的结构面组合进行循环搜索，筛选出所有能够形成块体的结构面组合；基于块体理论方法中的有限性定理和可动性定理对能够形成块体的结构面组合进行判断，得到所有满足有限性定理和可动性定理的有限可动块体；根据结构面几何参数，基于最小二乘法拟合结构面的平面方程；计算有限可动块体的安全系数，并判断有限可动块体是否为关键块体；计算岩质边坡稳定性安全系数。本发明有效地实现了通过关键块体信息来表征岩质边坡稳定性，能够快速、准确地判断岩质边坡稳定性。
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公开(公告)号：CN117787105B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410024202.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种隧道围岩分级方法、装置、设备及可读存储介质，涉及围岩预测技术领域，包括获取历史时间段内目标围岩的历史围岩数据；基于混沌映射对麻雀种群位置初始化，获得多个初始位置参数；基于初始位置参数构建模型，得到初始预测模型；基于历史围岩数据和麻雀算法对初始预测模型进行训练，得到目标分级模型；将目标围岩的实时围岩数据输入目标分级模型中，得到目标围岩的实时围岩分级结果。本发明通过麻雀搜索算法对卷积神经网络中的参数进行优化，可以更快更好的适应各种工况模型的判别，并且采用自适应混沌映射，建立了修正步长因子，提高麻雀搜索算法的收敛速度，从而大大提高了模型的训练效率。
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