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龙图腾网获悉山东正元建设工程有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的数值模拟软件参数反演寻优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：CN120930435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511460538.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于人工智能的数值模拟软件参数反演寻优方法是由李亮亮;柴霞;冯小冬;张战胜;张学飞;李京波;彭波设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的数值模拟软件参数反演寻优方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的数值模拟软件参数反演寻优方法。其步骤包括：采集深基坑地质、场地、支护及变形监测数据；预处理数据；构建FLAC3D初始数值模型；以模拟与监测变形误差为目标函数建AI寻优模型，通过双闭环优化，外环改进粒子群全局寻优，内环CNN‑LSTM动态修正参数，输出最优参数；多次反演统计确定参数取值范围。本发明提升了参数寻优精度与效率，增强模拟可靠性，可为深基坑变形预测及安全评估提供技术支持。

本发明授权一种基于人工智能的数值模拟软件参数反演寻优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数值模拟软件参数反演寻优方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集历史深基坑工程的地质条件、场地条件、支护手段以及变形监测数据； S2、进行数据预处理对收集到的非结构化数据进行格式转换，并对变形监测数据进行异常值处理； S3、基于FLAC3D有限元模拟软件，结合预处理后数据构建深基坑工程的初始数值模型； S4、以FLAC3D有限元初始数值模型输出的模拟变形数据与变形监测数据的误差值为目标函数构建人工智能寻优模型；所述目标函数为：，其中，M为总的检测次数，为实际监测数据值，为有限元模型输出的模拟变形数据值； S5、基于人工智能寻优模型采用双闭环参数优化进行参数寻优；其中，外环采用改进粒子群算法进行参数全局寻优，内环基于深度学习模型学习变形规律约束参数搜索方法，实现参数动态修正，输出最优参数； S6、基于人工智能寻优模型得到的最优参数，结合多次反演验证结果，统计分析并确定FLAC3D有限元数值模拟软件中各类待反演参数的取值范围； 以有限元模型输出的模拟变形数据与变形监测数据的误差值为目标函数构建人工智能寻优模型，所述人工智能寻优模型采用双闭环参数优化进行参数寻优；其中，外环采用改进粒子群算法进行参数全局寻优的具体实现为： S511、首先进行种群初始化，按照待优化参数的功能子域划分生态位：将待反演参数向量，其中代表为参数的总个数，按照功能划分为个生态位，其中第个生态位对应的参数子集为，满足； S512、改进Logistic混沌映射生成初始粒子，对每个生态位生成个初始粒子，映射公式为：，其中，为第t次迭代时的混沌序列值，取值范围为0到1，为第t+1次迭代的混沌序列值，为混沌控制参数，为正弦扰动系数； S513、进行适应方差校验补充，计算生态位内粒子适应度方差，所述适应度为目标函数的倒数，适应度方差计算方式为，若小于设定的阈值则补充个混沌粒子； S514、接下来进行粒子更新，按照，其中为惯性权重，为学习因子，为个体最优，为生态位最优，为全局最优，为随机数，取值范围为0到1；计算种群收敛度，其中为参数标准差，为第个生态位对应的参数的上限和下限，若收敛度C小于设定的阈值则对随机粒子进行扰动，其中为参数向量的取值范围，为混沌扰动后粒子的参数向量，为混沌扰动强度系数；每迭代十次基于粒子适应度重新聚类划分生态位，聚类中心为当前排名前优粒子位置； S515、然后进行参数调整，计算误差变化率为，其中误差，其中为目标误差；以误差和误差变化率为第二个目标函数对改进粒子群的参数进行调整，通过遗传算法输出最优的改进粒子群参数； S516、最后进行循环迭代若或者迭代次数达到最大时，输出。

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