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龙图腾网获悉西南交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国国家铁路集团有限公司申请的专利一种铁路基础设施变形的模拟方法、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：CN119442387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411362382.2，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种铁路基础设施变形的模拟方法、装置、设备及介质是由赵坪锐;余颂;徐畅设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铁路基础设施变形的模拟方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种铁路基础设施变形的模拟方法、装置、设备及介质，涉及安全监测技术领域，包括：获取目标设施的历史荷载参数和历史时空发展曲线；得到初始时空发展曲线；调整线路模型，将所对应的基础变形模拟模型作为目标变形模拟模型；并基于所有的工况数据和对应的变形量构成样本集合；基于样本集合对预设的神经网络模型进行训练，获得目标变形预测模型；将目标工况数据输入目标变形预测模型中，得到目标设施的变形量。本发明通过相似理论来构建线路模型和施加荷载，采用非基础变形监测装置采集线路模型在多种荷载工况下的变化规律，使得整个变形过程的控制较为简单，且可以模拟多种线路的基础变形，成本较低模拟结果较为准确。

本发明授权一种铁路基础设施变形的模拟方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种铁路基础设施变形的模拟方法，其特征在于，包括： 获取目标设施的历史荷载参数和历史时空发展曲线，所述历史时空发展曲线用于表征所述目标设施的时空变形特征； 将所述历史荷载参数带入预先构建的基础变形模拟模型中，得到初始时空发展曲线，所述基础变形模拟模型至少包括线路模型和变形模型，所述线路模型为基于几何相似理论构建的所述目标设施所对应的缩小版模型，所述变形模型用于对所述线路模型施加荷载； 调整所述线路模型，直到所述初始时空发展曲线与所述历史时空发展曲线的整体相似度大于第一设定阈值，将所对应的基础变形模拟模型作为目标变形模拟模型； 将不同工况数据带入所述目标变形模拟模型中，得到对应的变形量，并基于所有的工况数据和对应的变形量构成样本集合，所述工况数据包括横向荷载、纵向荷载和剪切荷载； 基于所述样本集合对预设的神经网络模型进行训练，当预设的模型指标满足设定条件时，停止训练，获得目标变形预测模型； 将目标工况数据输入所述目标变形预测模型中，得到所述目标设施的变形量； 其中,获取目标设施的历史荷载参数和历史时空发展曲线，所述历史时空发展曲线用于表征所述目标设施的时空变形特征，包括： 获取所述目标设施所处区域的地层岩性、地应力分布和传感器变形数据； 基于所述地层岩性和所述地应力分布确定出所述目标设施所在区域的历史变形特征； 基于所述传感器变形数据绘制横向变形曲线和纵向变形曲线； 基于所述历史变形特征、所述横向变形曲线和所述纵向变形曲线，确定出所述历史荷载参数和所述历史时空发展曲线； 其中,将不同工况数据带入所述目标变形模拟模型中，得到对应的变形量，并基于所有的工况数据和对应的变形量构成样本集合，所述基础变形模拟模型还包括监测装置，所述监测装置用于测量所述线路模型的形变量，包括： 基于监测装置获取所述目标变形模拟模型的第一散斑图像，所述第一散斑图像为工况数据带入前的对应图像； 基于监测装置获取所述目标变形模拟模型的第二散斑图像，所述第二散斑图像为工况数据带入后的对应图像； 将所述第一散斑图像和所述第二散斑图像转化为亚像素级图像，并确定出目标轮廓，得到第一轮廓和第二轮廓，所述目标轮廓用于表征线路模型的整体轮廓； 基于特征点匹配算法确定所述第一轮廓和所述第二轮廓上所对应的点位，得到多个点位对； 计算每个点位对之间的相对位置差，确定多个目标位移量，所述目标位移量携带有对应的点位信息； 基于多个目标位移量确定出所述变形量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国国家铁路集团有限公司，其通讯地址为：611031 四川省成都市金牛区二环路北一段111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。