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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种融合机器学习与非局部算法的浅基础承载力计算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：CN120470845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510556486.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种融合机器学习与非局部算法的浅基础承载力计算方法是由崔文杰;荆海滔;武孝天;张帅杰设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合机器学习与非局部算法的浅基础承载力计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合机器学习与非局部算法的浅基础承载力计算方法，属于岩土工程，1通过室内三轴试验结果判断地基土类型，应变硬化类型的地基土进行2，应变软化类型的地基土进行3,2建立有限元模型，进行精细化模拟，之后进行7,3使用与非局部算法结合的本构模型，进行精细化模拟，随后转入4,4标定浅基础分析影响范围DLff与软化率控制参数β，5判断DLff是否合适，若合适则转入7，若不合适则转入6,6构建并训练机器学习代理模型，最终得到合适的DL'ff和β11,7进行浅基础分析，得到地基承载力预测值，本发明采用上述方法，实现了对非局部参数的高效反演，从而得到合理的浅基础承载力预测值。

本发明授权一种融合机器学习与非局部算法的浅基础承载力计算方法在权利要求书中公布了：1.一种融合机器学习与非局部算法的浅基础承载力计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过室内三轴试验结果判断地基土类型，若地基土类型为应变硬化类型的地基土则进行S2；若地基土类型为应变软化类型的地基土则进行S3； S2、根据三轴试验条件，建立有限元模型，并基于选取的本构模型，对三轴试验全过程进行精细化模拟，标定本构模型参数，之后进行S7； S3、根据三轴试验条件，建立有限元模型，并使用与非局部算法结合的本构模型，对三轴试验全过程进行精细化模拟，随后转入S4； S4、标定本构模型参数及三轴分析影响范围和软化率控制参数，之后将三轴分析影响范围转换为浅基础分析影响范围； S5、根据浅基础分析中所使用的网格尺寸判断浅基础分析影响范围是否合适，若合适则转入S7，若不合适则转入S6； S6、构建并训练机器学习代理模型，并利用机器学习代理模型标定本构模型参数和新的三轴试验模拟的影响范围以及新的软化率控制参数，最终得到合适的； S61、利用非线性多尺度线性压缩技术，提出高维输出空间的数据特征，并将有限元的输出结果集，从原始空间映射至缩减空间； S62、基于缩减空间，利用多项式混沌展开技术将一个多项式近似函数代替上述三轴试验模拟所用的有限元模型，构建代理模型； S63、利用有限元计算三轴试验模拟结果，使用非线性多尺度线性压缩技术提取输出结果的数据特征，训练代理模型； S64、选取新的三轴实验影响范围和新的软化率控制参数，并调整本构模型参数，之后利用代理模型输出三轴试验模拟结果； S65、若S64中得到的模拟结果与实验结果不一致则返回S64重新调整本构模型参数和软化率控制参数，直到三轴试验模拟结果与试验数据吻合，此时得到标定的本构模型参数和新的和新的软化率控制参数； S66、将S65中得到的利用S43中的方法缩放得到新的浅基础分析影响范围，之后判断是否适合，若不合适则返回S64，若合适则此时的和为合适的软化率控制参数和浅基础分析影响范围，转入S7； S7、使用标定的本构模型参数及合适的浅基础分析影响范围和软化率控制参数进行浅基础分析，得到地基承载力预测值。

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