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龙图腾网获悉中铁第四勘察设计院集团有限公司;铁四院武汉检测技术有限公司;中国铁建股份有限公司申请的专利一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定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：CN120046478B 。

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：202510098205.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定方法是由张占荣;冯思瑜;孙红林;薛峰;冯涛;霍涛;高峰;付政豪;高闯;张玉双;王春杰;施星宇;周宇恒;翟天琦;林成远设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定方法，包括以下步骤：S1，通过大样本试验采集岩石回弹、回弹仪弹击音频录音以及岩石单轴抗压强度试验结果；S2，对已收集的岩石回弹数据、回弹弹击音频集进行数据处理；S3，基于已收集的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值以及相应的岩石单轴抗压强度的数据，建立神经网络计算模型；S4，通过采集岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值，基于已建立的神经网络计算模型，将测试所得的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值代入预测模型，计算岩石的岩石单轴抗压强度。本发明进行深度学习训练获取信息并总结规律建立岩石强度预测模型，适用于各种类型的岩石。

本发明授权一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过大样本试验采集岩石回弹、回弹仪弹击音频录音以及岩石单轴抗压强度试验结果； S2，对已收集的岩石回弹数据、回弹弹击音频集进行数据处理； S3，基于已收集的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值以及相应的岩石单轴抗压强度的数据，建立神经网络计算模型； S4，通过采集岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值，基于已建立的神经网络计算模型，将测试所得的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值代入预测模型，计算岩石的岩石单轴抗压强度； 所述步骤S2包括： S21，对岩石回弹数据进行取值分析，对于岩芯样品，对于测区3个圈层的12个回弹读数中剔除2个临界值，余下10个回弹读数的算数平均值为该测区回弹值，形成岩石回弹值数据集；对于块石或天然岩石露头，从测区16个回弹值中剔除3个最大值和3个最小值，余下10个回弹读数的算数平均值为该测区回弹值，对回弹值进行统计，形成岩石回弹值数据集； S22，对回弹音频进行数字化处理； 所述步骤S22包括： S221，对录制的回弹弹击音频利用短时Fourier变换制作该音频文件的声谱图； S222，对步骤S221中获取的声谱图进行分析，为了更好地反映声信号的衰减速度，以弹击开始的时间点为起点截取时间长度，将0~0.5s定义为声波信号大振幅段，将0~0.4s定义为声波信号衰减段； S223，对步骤S222中两端截取的片段进行积分面积计算，大振幅段曲线和横轴面积为a1，衰减段曲线和横轴面积为a2，将a1与a2的比值定义为振幅衰减系数i； S224，步骤S221中所获取的声谱图频率主要集中在0~20000Hz范围内，将0~5000Hz作为低频区域，5000~20000Hz作为高频区域； S225，对步骤S224中两端截取的片段进行积分面积计算，采用积分的方法求出两段曲线与横轴之间的面积，低频区域面积为b1，高频区域面积为b2，并将b1与b2的比值定义为高低频率比j； S226，对步骤S223中振幅衰减系数i以及步骤S225中高低频率比j进行记录，至此一个回弹弹击音频中的所有声谱特征已被提取且数字化，形成回弹音频特征值数据集，音频数据集与岩石回弹值及岩石抗压值一一对应。

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