兰州大学张彤炜获国家专利权
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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种基于三维离散元模型和卷积神经网络的土体弹性模量预测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：CN115730501B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211536718.3，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于三维离散元模型和卷积神经网络的土体弹性模量预测方法是由张彤炜;李爽;杨焕铚;彭忠宝;李生;高宇;付舟设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于三维离散元模型和卷积神经网络的土体弹性模量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及土木工程中的岩土工程技术领域，特别涉及一种基于三维离散元模型和卷积神经网络的土体弹性模量预测方法，包括：构建三维离散元模型，进行单轴压缩试验模拟，提取弹性模量；对三维离散元模型进行图像切割，获得二维横截面数据后进行灰度化预处理，再堆叠重构为新的三维数据矩阵；将三维数据矩阵与步骤1中弹性模量对应；将部分三维数据矩阵输入到三维卷积神经网络中进行训练，并采用均方误差MSE作为损失函数检测其训练效果；将其余三维数据矩阵作为测试集输入到三维卷积神经网络中，并采用准确度D与均误差率MER评价土体弹性模量的预测效果。
本发明授权一种基于三维离散元模型和卷积神经网络的土体弹性模量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维离散元模型和卷积神经网络的土体弹性模量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建三维离散元模型，进行单轴压缩试验模拟，提取弹性模量； 步骤2：对三维离散元模型进行图像切割，获得二维横截面数据后进行灰度化预处理，再堆叠重构为新的三维数据矩阵； 步骤3：将三维数据矩阵与步骤1中弹性模量对应； 步骤4：将部分三维数据矩阵输入到三维卷积神经网络中进行训练，并采用均方误差作为损失函数检测其训练效果； 步骤5：将其余三维数据矩阵作为测试集输入到三维卷积神经网络中，并采用准确度与均误差率评价土体弹性模量的预测效果。
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