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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种埋地管道施工过程力学行为智能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：CN119885918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510370203.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种埋地管道施工过程力学行为智能预测方法是由于金弘;徐金锋;李毅;张贵金;史应恩;湛家豪;刘泓玥设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种埋地管道施工过程力学行为智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种埋地管道施工过程力学行为智能预测方法，属于水利水电工程技术领域。该方法通过定义精细化数值模拟模型的几何参数、单元类型和材料参数，建立三维有限元模型，并创建钢管与回填土、回填土与原状土之间的接触关系，进行多阶段荷载步模拟，以模拟实际施工过程。利用正交试验法获取试验数据，并结合Python平台，采用支持向量回归和遗传算法构建智能预测模型，从而对施工过程中的力学行为进行准确预测。本发明采用上述的一种埋地管道施工过程力学行为智能预测方法，能够精确模拟施工环境，优化施工方案，提高施工质量，减少施工风险，具有显著的技术优势和应用价值。

本发明授权一种埋地管道施工过程力学行为智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种埋地管道施工过程力学行为智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、定义埋地管道施工过程的精细化数值模拟模型的几何参数、单元类型和材料参数；步骤S2、建立管道、垫层、回填土、原状土及内支撑的三维有限元模型；步骤S3、创建钢管与回填土、回填土与原状土之间的接触关系，并设置接触参数；步骤S4、对埋地管道施工过程的精细化数值模拟模型进行多阶段荷载步模拟，包括沟槽开挖、垫层安装、管道和内支撑安装、逐层回填土体以及撤除内支撑；步骤S5、基于正交试验法设计试验方案，获取试验数据；步骤S6、依托Python平台，采用支持向量回归和遗传算法对试验数据进行训练和测试，构建力学行为智能预测模型；步骤S7、利用力学行为智能预测模型对埋地管道施工过程中的力学行为进行预测；步骤S6中，构建力学行为智能预测模型包括：建立GA-SVR模型，采用GA算法搜索寻优SVR模型中的惩罚因子和宽度参数，然后将最优解、导入SVR模型，构建GA-SVR模型；其中，、分别表示通过GA算法优化得到的最优惩罚因子和宽度参数；建立OED-GA-SVR耦合算法模型，以正交试验获得的试验方案为预测空间的主控制点，对主控制点之间的距离进行线性插值，补充多组试验方案，将补充的试验方案列为预测空间辅助控制点，分别整理各方案下的自变量与响应量，作为模型初始输入数据；对多组样本数据进行归一化处理后，用于训练和测试提出的GA-SVR模型。

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