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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的“锅盖效应”分析方法，涉及岩土工程技术领域，通过采集大量的“锅盖效应”室内和室外的试验数据，利用物理机制和机器学习方法建立“锅盖效应”数字孪生模型，预测地基中非饱和土水分和温度时空变化规律。本发明采用上述的一种基于机器学习的“锅盖效应”分析方法，能够通过采集相关的试验数据并结合水分控制方程、能量控制方程及“锅盖效应”边界条件等物理机制，融合机器学习方法进行土体含水率和温度的时空分布变化预测。本发明简化计算的同时提升了预测精度，实现非饱和土“锅盖效应”数字孪生的智能化。为“锅盖效应”引发的水汽循环或冻融循环诱发的工程灾害提供有效的预警预测手段。
主权项：1.一种基于机器学习的“锅盖效应”分析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过实验设备采集室内、外试验数据；S2：采用Transformer架构建立用于“锅盖效应”分析的机器学习模型框架，将参数方程嵌入机器学习模型，参数方程包括水分控制方程和能量控制方程，将步骤S1中采集到的试验数据输入到机器学习模型中；S3：根据时空变化尺度和“锅盖效应”边界条件建立损失函数并确定评价指标，对步骤S2中的机器学习模型进行训练，建立具体的数字孪生模型；S4：依据步骤S3中训练完成数字孪生模型进行水分和温度的时空变化预测，实现非饱和土“锅盖效应”的智能化数字孪生。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于机器学习的“锅盖效应”分析方法
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