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龙图腾网获悉安徽科技学院申请的专利基于数据驱动的软岩隧道围岩参数动态辨识方法及系统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：CN120579445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510701467.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于数据驱动的软岩隧道围岩参数动态辨识方法及系统是由李广坤;吴伟东;常山;刘有权;韩意;杜玉杰设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的软岩隧道围岩参数动态辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于数据驱动的软岩隧道围岩参数动态辨识方法及系统，涉及地下隧道力学参数动态辨识技术领域，包括获取多元隧道围岩参数，基于Copula理论构建多元围岩参数的联合概率分布模型；进行蒙特卡洛模拟，在参数约束空间内基于联合概率分布模型生成满足物理约束的高维参数样本库；建立隧道三维数值模型并进行自动化数值模拟，生成多元响应数据；基于多元响应数据训练构建高斯核函数的克里金代理模型，建立参数输入与变形输出的非线性映射关系，以多测点位移的均方根误差最小为目标构建反演目标函数，利用自适应粒子群优化算法进行反演求解，得到反演辨识参数，并构建动态反馈机制，实现围岩参数时变特性的自适应跟踪。

本发明授权基于数据驱动的软岩隧道围岩参数动态辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数据驱动的软岩隧道围岩参数动态辨识方法，其特征在于，包括： 获取多元隧道围岩参数，并进行预处理； 对预处理后的围岩参数进行最优边缘分布估计，确定各围岩参数最优边缘分布，并基于Copula理论构建多元围岩参数的联合概率分布模型，具体为：基于现场地质勘察与室内岩土力学试验数据，获取多元隧道围岩参数以及取值范围，包括取软岩弹性模量、泊松比以及粘聚力关键参数，并对其进行数据清洗，剔除异常值以及标准化，消除量纲差异预处理操作；采用最大似然估计各围岩参数最优边缘分布，进行K-S检验拟合确定各围岩参数最优边缘分布，并基于Copula理论构建多元围岩参数的联合概率分布模型； 基于最优VineCopula结构进行蒙特卡洛模拟，在参数约束空间内基于联合概率分布模型进行高效样本采样，生成满足物理约束的高维参数样本库，具体为：利用极大似然估计拟合VineCopula参数，并通过最大生成树法则确定最优VineCopula结构；基于最优VineCopula结构进行蒙特卡洛模拟生成满足联合分布与物理约束的0-1之间的模拟数据，继而根据最优边缘分布进行等概率转换生成获取多元围岩参数随机样本，生成满足物理约束以及表征围岩参数空间随机性的高维参数样本库； 建立隧道三维数值模型，对隧道三维数值模型进行自动化数值模拟，生成多元响应数据，具体为：基于数值软件FLAC3D建立可动态调整的隧道三维数值模型，利用现场监测数据校准初始模型，开发自动化计算接口，集成参数化建模、边界条件动态配置及结果后处理过程，实现多元围岩参数的批量赋值及多元响应数据的实时生成，构建涵盖输入参数-空间响应的映射关系数据库； 基于多元响应数据训练构建高斯核函数的克里金代理模型，建立参数输入与变形输出的非线性映射关系，基于克里金代理模型，以多测点位移的均方根误差最小为目标构建反演目标函数，利用自适应粒子群优化算法进行反演求解，得到反演辨识参数，并构建动态反馈机制，实现围岩参数时变特性的自适应跟踪与修正。

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