中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司付佰勇获国家专利权
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龙图腾网获悉中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司申请的专利一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法及系统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：CN119993349B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510412335.2，技术领域涉及：G01N3/08；该发明授权一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法及系统是由付佰勇;过超;朱颖浩;韩冬冬;师启龙;励彦德;逯兴邦;李伟设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法及系统，涉及建筑材料领域，方法包括以下步骤：获取淤泥固化土的相关输入数据；构建物理信息神经网络模型，将描述淤泥固化土力学行为的物理方程作为约束嵌入神经网络模型中；利用所述输入数据对物理信息神经网络模型进行训练，以使模型参数逐步收敛，训练过程中综合考虑实验数据误差和物理方程残差；将训练收敛后的物理信息神经网络模型用于预测淤泥固化土的强度及模量。系统包括用于实现上述各个步骤的各个模块。本发明将传统神经网络与描述淤泥固化土的物理方程相结合，有效克服了传统预测方法过于依赖经验公式、数据需求量大且泛化性能差的问题。
本发明授权一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取淤泥固化土的相关输入数据； 构建物理信息神经网络模型，将描述淤泥固化土力学行为的物理方程作为约束嵌入所述神经网络模型中； 利用所述输入数据对所述物理信息神经网络模型进行训练，以使模型参数逐步收敛，所述训练过程中综合考虑实验数据误差和物理方程残差； 将训练收敛后的物理信息神经网络模型用于预测淤泥固化土的强度及模量； 在所述物理信息神经网络模型训练过程中引入与淤泥固化土强度和模量相关的物理机制约束方程，包括软土固结的控制方程和固化土强度增长的经验方程； 所述软土固结的控制方程包括Terzaghi一维固结方程； 所述固化土强度增长的经验方程包括如下： ；其中，为固化土在养护龄期t的抗压强度，为强度稳定极限值，k为强度增长速率常数。
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