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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利炮孔参数自适应的隧道光面效应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：CN119558148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510114715.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权炮孔参数自适应的隧道光面效应预测方法是由吴威涛;彭江舟;胡杰;谢肖坤;郭伟东;石少帅;赵瑞杰设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本炮孔参数自适应的隧道光面效应预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种炮孔参数自适应的隧道光面效应预测方法，包括：基于图神经网络，构建光面效应预测模型；利用光面效应预测模型对岩体位移数据进行预测；结合岩体位移数据的预测结果，计算隧道光面效应。本发明构建一个基于深度图神经网络的自适应炮孔参数光面效应快速预测模型，使用图神经网络全面提取光面爆破数据，提高基于深度学习计算方法的准确性，对于隧道爆破施工具有重要的理论意义与应用价值。

本发明授权炮孔参数自适应的隧道光面效应预测方法在权利要求书中公布了：1.炮孔参数自适应的隧道光面效应预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于图神经网络，构建光面效应预测模型； 利用光面效应预测模型对岩体位移数据进行预测； 结合岩体位移数据的预测结果，计算隧道光面效应；光面效应预测模型构建步骤包括： 构建包括训练数据集和验证数据集的光面爆破效应图数据库； 基于图神经网络，构建神经网络模型；神经网络模型包括特征压缩编码层、异步特征关联层和光面效应解码层； 特征压缩编码层中，利用堆叠的若干图卷积网络GCN对输入数据进行特征提取，得到压缩特征数据，其中，每个GCN之后连接一个ReLU激活函数，n表示炮孔数量； 异步特征关联层中，分别输入n个transformer编码器进行计算，每个transformer编码器的计算结果分别输入一个门控循环单元GRU，使用残差连接将与对应的GRU输出结果相加得到隐藏状态；将一并作为对应的GRU的输入，同样使用残差连接将与对应的GRU输出结果相加得到隐藏状态；将和一并作为对应的GRU的输入，同样使用残差连接将与对应的GRU输出结果相加得到隐藏状态；以此类推，将至一并作为对应的GRU的输入，同样使用残差连接将与对应的GRU输出结果相加，得到隐藏状态； 光面效应解码层：使用堆叠的GCN对隐藏状态进行扩张还原，得到岩体位移图数据，其中，每个GCN之后连接一个ReLU激活函数； 利用训练数据集和验证数据集对神经网络模型进行训练和优化，得到光面效应预测模型。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200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”。