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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119416321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411500470.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法是由刘梦捷;苏谦;赖艺鹏;裴彦飞;黄俊杰;王迅;王武斌;贾文怡;范荣威;罗爱博设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法，涉及路基结构技术领域，包括以下步骤：S1、采集人工气泡土路截面的结构设计图纸，并划分为训练集和测试集；S2、构建人工气泡土数据预测模型，对训练集和测试集进行处理，得到预测值；S3、根据预测值得到权重数值，利用权重数值对人工气泡土路截面的几何参数进行调整。本发明将生成的文本数据矩阵快速生成对应的断面设计图，与传统图像生成算法相比，该算法大大提高了生成断面图的数据精度及准确度，且提升了图像生成的效率。

本发明授权基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集人工气泡土路截面的结构设计图纸，并划分为训练集和测试集；S2、构建人工气泡土数据预测模型，对训练集和测试集进行处理，得到预测值；S3、根据预测值得到权重数值，利用权重数值对人工气泡土路截面的几何参数进行调整；所述S2中，人工气泡土数据预测模型的表达式为： ； ；式中，表示数据总数，表示求解人工气泡土集合参数约束问题的第一拉格朗日乘子，表示求解人工气泡土集合参数约束问题的第二拉格朗日乘子，表示第个数据，表示数据的平均值，表示人工气泡土试验的离散程度的偏置，表示第个数据对应的分布概率，表示指数函数，表示人工气泡土试验离散程度的平滑程度参数；所述S3包括以下子步骤：S31、基于预测值，将人工气泡土路截面的最不利断面划分为若干个条块，计算最不利断面的安全系数；S32、根据最不利断面的安全系数，计算路基填筑体抗压强度和路基填筑体自立稳定抗压强度；S33、根据最不利断面的安全系数、路基填筑体抗压强度和路基填筑体自立稳定抗压强度，计算权重数值；S34、利用权重数值对人工气泡土路截面的几何参数进行调整；所述S31中，最不利断面的安全系数的计算公式为： ；式中，表示第个条块的计算系数，表示第个条块的粘聚力，表示第个条块的长度，表示第个条块的重量，表示第个条块的孔隙水压力，表示条块重量的切向分量，表示重力加速度，表示第个条块的有效内摩擦角，表示第个条块底部的倾角，表示第个条块的水平向作用力，表示第个条块的法向作用力，表示人工气泡土路基的最不利断面的滑面半径；所述S32中，路基填筑体抗压强度的计算公式为： ；式中，表示最不利断面的安全系数，表示加州承载比；所述S32中，路基填筑体自立稳定抗压强度的计算公式为： ；式中，表示最不利断面的安全系数，表示湿容重，表示填筑高度，表示填筑体顶部的荷载；所述S33中，权重数值的计算公式为： ；式中，表示第一权重系数，表示第二权重系数，表示第三权重系数，表示第四权重系数，表示第五权重系数，表示第六权重系数，表示第七权重系数，表示第八权重系数，表示最不利断面的安全系数，表示路基填筑体抗压强度，表示路基填筑体自立稳定抗压强度，表示所采用方案的工程造价成本，表示所采用方案的质量控制成本，表示所采用方案的进度所耗费的时间成本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南交通大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市二环路北一段；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。