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龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检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：CN114036831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111299234.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方法是由白明洲;何伯虎设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方法。该方法包括：在待检测工程场地进行现场踏勘，获取待检测工程场地边坡的实际岩土力学参数；检测设备获取待检测工程场地边坡的监测数据，将监测数据传输给处理器，处理器利用数值分析模型不断的试算反演岩土力学参数，直到反演岩土力学参数与实际岩土力学参数之间的偏差满足精度要求；以反演岩土力学参数为训练样本，输入到BP—GA模型中进行训练，直至达到精度要求，得到训练好的BP‑GA模型；处理器将实时接收到的待检测工程场地边坡的监测数据输入到训练好的BP‑GA模型，所述BP‑GA模型输出待检测工程场地边坡的实时岩土力学参数。本发明实施例基于实时监测数据可以获取动态的岩土参数。

本发明授权一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方法在权利要求书中公布了：1.一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方法，其特征在于，包括：在待检测工程场地进行现场踏勘，获取所述待检测工程场地边坡的实际岩土力学参数；检测设备获取待检测工程场地边坡的监测数据，将所述监测数据传输给处理器，处理器利用数值分析模型不断的试算反演岩土力学参数，直到反演岩土力学参数与所述实际岩土力学参数之间的偏差满足精度要求；以反演岩土力学参数为训练样本，输入到BP—GA模型中进行训练，直至达到精度要求，得到训练好的BP-GA模型；处理器将实时接收到的待检测工程场地边坡的监测数据输入到训练好的BP-GA模型，所述BP-GA模型输出待检测工程场地边坡的实时岩土力学参数；所述的检测设备获取待检测工程场地边坡的监测数据，将所述监测数据传输给处理器，处理器利用数值分析模型不断的试算反演岩土力学参数，直到反演岩土力学参数与所述实际岩土力学参数之间的偏差满足精度要求，包括：在待检测工程场地边坡布设检测设备，获取待检测工程场地边坡的监测数据，该监测数据包括地表位移和降雨量，检测设备通过网络实时传输监测数据给处理器；处理器利用有限元分析软件Flac3d建立数值分析模型，利用数值分析模型基于监测数据和室内试验和室外试验确定的试验数据，以位移为已知量，不断的试算反演岩土力学参数；处理器根据下述公式计算出偏差：偏差＝反演岩土力学参数-实际岩土力学参数实际岩土力学参数；判断偏差是否小于设定的判断阈值，如果是，则确定所述反演岩土力学参数满足精度要求，否则，返回重算，直到偏差小于设定的判断阈值，得到满足精度要求的试算反演岩土力学参数；所述的以反演岩土力学参数为训练样本，输入到BP—GA模型中进行训练，直至达到精度要求，得到训练好的BP-GA模型，包括：处理器以满足精度要求的监测数据及相应的岩土力学参数为训练样本，将位移值、降雨量、岩土体类型、压缩模量、泊松比和弹性模量作为输入层神经元，黏聚力和内摩擦角作为输出层神经元，中间隐藏层神经元个数以输入层个数+输出层个数2至2倍输入层神经元个数+1确定，对BP—GA模型中进行训练，直至达到精度要求；所述位移值和降雨量是监测数据，岩土体类型是初期勘察结论，压缩模量、泊松比和弹性模量是经验数据；训练过程中BP—GA模型的输出数据是对应于输入层数据的各层岩土体的黏聚力和内摩擦角，所述BP—GA模型的训练以均方根差小于0.01为判定标准，若符合判定标准，模型训练完成；若不符合，重新调整中间层隐藏神经元个数，直至达到精度要求，得到训练好的BP-GA模型；均方差MSE是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数； Xi代表第i个样本的样本值，Yi代表第i个样本的真实值。

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