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申请/专利权人：清华大学;中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司

摘要：边坡蠕变变形代理模型的构建方法、装置和存储介质，方法包括：构建数值样本集合，每个样本包含第一本构参数、外界边界条件、第一中间隐含特征和第一蠕变变形时间序列；第一本构参数包括：静态、动态第一本构参数和定常参数；第一中间隐含特征为在本构模型的非线性计算过程中产生的时间维度关联特征；对每个样本执行操作：将静态第一本构参数输入第一学习网络获得预测中间隐含特征；将动态第一本构参数、预测中间隐含特征，定常参数输入第二学习网络获得预测蠕变变形时间序列；基于该样本、预测中间隐含特征和预测蠕变变形时间序列对第一、第二学习网络构建的组合学习网络进行优化；基于数值样本集合和优化参数对组合学习网络训练，得到代理模型。

主权项：1.一种边坡蠕变变形代理模型的构建方法，所述方法包括：构建用于训练所述边坡蠕变变形代理模型的数值样本集合，集合中的每个数值样本包含第一本构参数、造成边坡蠕变变形的外界边界条件、第一中间隐含特征和第一边坡蠕变变形时间序列；所述第一本构参数由反映边坡蠕变变形机制的蠕变本构模型的原始本构参数确定，包括：时间维度非关联的静态第一本构参数、时间维度关联的动态第一本构参数和定常参数；所述第一边坡蠕变变形时间序列由边坡计算网格经过所述边坡蠕变本构模型计算获得的边坡蠕变变形响应确定；所述第一中间隐含特征为在所述边坡蠕变本构模型的非线性计算过程中产生的时间维度关联特征；对每个数值样本分别执行如下操作：将所述第一本构参数中的时间维度非关联的静态第一本构参数输入第一学习网络获得预测中间隐含特征；将所述第一本构参数中的时间维度关联的动态第一本构参数、所述预测中间隐含特征，以及所述第一本构参数中的定常参数输入第二学习网络获得预测边坡蠕变变形时间序列；基于该数值样本、所述预测中间隐含特征和所述预测边坡蠕变变形时间序列对第一学习网络和第二学习网络构建的组合学习网络进行参数优化；基于所述数值样本集合和所述组合学习网络的最终优化参数对所述组合学习网络进行训练，将训练好的组合学习网络作为所述边坡蠕变变形代理模型。

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