武汉理工大学王献忠获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利振动沉桩参数反演的深度学习方法、装置、设备及介质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：CN116306271B 。
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：202310193723.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权振动沉桩参数反演的深度学习方法、装置、设备及介质是由王献忠;姜权洲;詹必鑫;董帅;居啸天设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本振动沉桩参数反演的深度学习方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法、装置、设备及介质，其方法包括：确定振动沉桩模型的已知参数和未知参数，并将已知参数作为常量参数在深度学习框架中定义，将未知参数作为变量参数在深度学习框架中定义；构建振动沉桩桩基的动力学偏微分方程，并将动力学偏微分方程作为物理知识在深度学习框架中定义；获取实时测量的振动沉桩数据，并将振动沉桩数据作为参数反演的驱动数据；基于构建的包括物理知识嵌入的深度学习框架和驱动数据，进行振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习过程，输出经过深度学习反演的参数值。本发明通过将动力学偏微分方程作为物理知识嵌入深度学习框架中，提高振动沉桩动力学模型参数反演的可信度。
本发明授权振动沉桩参数反演的深度学习方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法，其特征在于，包括： 确定振动沉桩模型的已知参数和未知参数，并将所述已知参数作为常量参数在深度学习框架中定义，将所述未知参数作为变量参数在所述深度学习框架中定义； 基于振动锤激振力、桩基重力和土体对桩基侧面的摩擦力和端部的阻力构建振动沉桩桩基的动力学偏微分方程，并将所述动力学偏微分方程作为物理知识在所述深度学习框架中定义； 获取实时测量的振动沉桩数据，并将所述振动沉桩数据作为参数反演的驱动数据； 基于构建的包括物理知识嵌入的深度学习框架和所述驱动数据，进行振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习过程，输出经过深度学习反演的参数值。
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