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龙图腾网获悉广州广检建设工程检测中心有限公司;广州市白云建设工程质量检测有限公司申请的专利一种基于群智能算法的管桩缺陷识别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：CN119413889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411254729.1，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种基于群智能算法的管桩缺陷识别方法是由阳亮;李炜鹏;陈松;李宏涛;袁杰;林祺常;谢乙隆;陈丽青;刘慧设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于群智能算法的管桩缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及低应变法定量识别技术领域，尤其涉及一种基于群智能算法的管桩缺陷识别方法，主要包括获取管桩的测量速度时程响应曲线数据V；构建管桩缺陷识别程序，在所述管桩缺陷识别程序中输入测量速度时程响应曲线数据、经验学习参数、模型固定参数和模型变化参数；所述管桩缺陷识别程序进行迭代计算得到最优候选解。本发明针对均质覆土条件下的预应力混凝土管桩缺陷位置进行定量识别，提供定量的识别数据，包含激振力幅值F、脉冲宽度L、基准完整性系数β、桩土摩擦系数μ和桩土阻尼比ξ，提高传统低应变法精度和可靠度，解决传统方法只能定性判别管桩完整性的缺点。

本发明授权一种基于群智能算法的管桩缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于群智能算法的管桩缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取管桩的测量速度时程响应曲线数据V； 在管桩缺陷识别程序中输入测量速度时程响应曲线数据V、经验学习参数、模型固定参数和模型变化参数； 所述经验学习参数包括最大迭代次数、最大种群数量、决策变量的上界、决策变量的下界和最大维度数量n，所述决策变量的上界和决策变量的下界根据所述模型变化参数的取值范围进行设置； 所述模型固定参数包括桩周土半径、桩周土埋深、管桩直径、管桩壁厚、桩长、桩身划分部件数、桩身材料弹性模量、桩周土弹性模量、桩身材料泊松比、桩周土泊松比、桩身材料密度、桩周土密度、粘聚力、摩擦角、桩身材料纵波波速和桩周土纵波波速，所述模型固定参数不随迭代计算变化； 所述模型变化参数包括激振力幅值、激振力脉冲宽度、管桩完整性系数集合、桩土摩擦系数和桩土阻尼比，所述模型变化参数随迭代计算优化； 所述管桩缺陷识别程序进行迭代计算得到最优候选解； 所述迭代计算包括： 算法种群初始化得到初始化的候选解； 根据初始化的候选解开始进行迭代计算； 每一次迭代分别按照种群个体数p和维度数量q依次迭代计算得到候选解； 迭代计算直至达到最大迭代次数，得到最优候选解； 每一次迭代分别按照种群个体数p和维度数量q依次迭代计算得到候选解包括： 令种群个体数p=1； 通过matlab根据候选解修改命令流文件里的模型变化参数； Abaqus调用修改后的命令流文件生成桩土模型，处理操作得到计算速度时程响应曲线数据； 根据测量速度时程响应曲线数据和计算速度时程响应曲线数据计算候选解的适应值f； 对于候选解，从种群中随机选择另一个候选解，用于生成潜在的搜索方向，根据候选解新旧位置之间的距离，通过模型更新候选解的新位置； 依次迭代直至种群个体数p达到最大种群数量； 进入空间增强维度搜索阶段按照维度数量q依次迭代计算得到较好的候选解； 依次迭代直至维度数量q达到最大维度数量n； 根据以下公式得到初始化的候选解： 其中，是决策变量的上界，是决策变量的下界，是在[0，1]范围内的均匀分布的随机数，p为种群个体数，q为维度数量，为激振力幅值，为激振力脉冲宽度，为管桩完整性系数集合，为桩土摩擦系数，为桩土阻尼比； 根据如下公式计算候选解的适应值f： 其中，是计算速度时程响应曲线数据，V是测量速度时程响应曲线数据。

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