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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于GAN-BP算法的吸力桶上拔土体破坏模式预测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：CN119761197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411889261.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于GAN-BP算法的吸力桶上拔土体破坏模式预测方法是由木林隆;李钰轩;黄茂松设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN-BP算法的吸力桶上拔土体破坏模式预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于GAN‑BP算法的吸力桶上拔土体破坏模式预测方法，包括建立吸力锚上拔可视化实验装置；利用实验装置，进行不同工况下的吸力锚上拔实验，获取吸力锚在不同加载速率过程中的激光散斑图像原始视频；将激光散斑图像原始视频进行处理和计算，获得最大上拔力时吸力桶周围土体位移等值线图；通过土地位移等值线图，测量土地破裂面宽度与深度，建立土地“因素—破坏尺寸”数据库；建立GAN‑BP机器学习算法，进行小样本数据预测；本发明考虑到小样本数据库建立了GAN‑BP机器学习算法，并基于该算法建立吸力桶上拔土体破坏模式预测模型，通过实验装置得到实测数据并进行小样本扩充，从而获取吸力桶长度、直径以及上拔速率对土体破裂面尺寸的影响规律。

本发明授权一种基于GAN-BP算法的吸力桶上拔土体破坏模式预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN-BP算法的吸力桶上拔土体破坏模式预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：建立吸力锚上拔可视化实验装置； S2：利用所述实验装置，进行不同工况下的吸力锚上拔实验，获取吸力锚在不同加载速率过程中的激光散斑图像的原始视频； S3：将所述激光散斑图像的原始视频进行处理和计算，获得最大上拔力时吸力桶周围土体位移等值线图； S4：通过所述土体位移等值线图，测量土地破裂面宽度与深度，建立土地“因素—破坏尺寸”数据库； 步骤S4中，所述“因素—破坏尺寸”数据库的因素包括吸力桶长度、吸力桶直径和上拔速率；所述“因素—破坏尺寸”数据库的破坏尺寸包括破裂面宽度和破裂面深度； S5：建立GAN-BP机器学习算法，进行小样本数据预测； 步骤S5中，所述GAN-BP机器学习算法包括GAN模块和BP模块；建立GAN-BP机器学习算法模型的方法为： S5.1：通过GAN模块生成高质量数据样本，使得生成的数据与真实数据分布接近； S5.2：将GAN模块生成的高质量数据样本与原始数据相结合，形成新的组合训练集； S5.3：利用所述组合训练集训练BP模块，建立GAN-BP混合模型； S6：根据预测结果，分析不同因素对地基破坏面的影响趋势。

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