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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于机路协同的压实施工质量迭代反演控制系统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：CN115186586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210811252.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机路协同的压实施工质量迭代反演控制系统是由王雪菲;王文海;马国伟;李家乐设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机路协同的压实施工质量迭代反演控制系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于机路协同的压实施工质量迭代反演控制系统，该系统包括压路机、计算处理单元和移动终端，压路机上安装有位移与加速度传感器；具体迭代反演过程是：将压路机、计算处理单元与移动终端数据互联，实时传输压路机的传感器信号与计算处理单元返回值，在压实施工过程中即时反馈；建立复合神经网络，所述复合神经网络包括神经网络A和神经网络B两部分，两部分分别进行训练，神经网络A的输出连接神经网络B的输入；建立数值模拟模型，将神经网络B的输出连接数值模拟模型，进行迭代反演修正。该系统对压实过程中路基力学性质变化振幅变化的连续监测，通过复合神经网络嵌入迭代反演修正有限元计算，获得土体的实时压实指标。

本发明授权一种基于机路协同的压实施工质量迭代反演控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机路协同的压实施工质量迭代反演控制系统，其特征在于，该系统包括压路机、计算处理单元和移动终端，压路机上安装有位移与加速度传感器；具体迭代反演过程是： A.将压路机、计算处理单元与移动终端数据互联，实时传输压路机的传感器信号与计算处理单元返回值，在压实施工过程中即时反馈； B.建立复合神经网络，所述复合神经网络包括神经网络A和神经网络B两部分，两部分分别进行训练，神经网络A以CMV、土体密度、级配为输入端，土体压实度为输出端； 神经网络B以土体压实度、土体密度、级配为输入端，以粘聚力、摩擦角、弹性模量、泊松比为输出端； 神经网络A的输出连接神经网络B的输入； C.建立数值模拟模型，将神经网络B的输出连接数值模拟模型，将数值模拟模型给出的压实后压实度、压实后土体密度输入神经网络B后，得到的旧土层新参数，以旧土层新参数作为下一次迭代计算的初始条件；由当前次的实测压实度与数值模拟模型计算所得压实度对比，若相差超过差值阈值，则反演修正模型土层厚度，以修正后的厚度再次计算压实后压实度，再输入神经网络B用以进行迭代计算，预测出下次数值模拟模型所需输入的粘聚力、摩擦角、弹性模量、泊松比，重复该过程，完成迭代反演修正； 所述复合神经网络的训练过程是： 在系统于施工中使用前，需对压路机振动特性进行收集，并通过实验室对本批次施工所用填土进行相关试验，获取土体固有参数和有限元建模所需参数，训练复合神经网络； CMV为连续压实指标，由压路机采集一次谐波信号振幅A1与压路机振动基频振幅A0通过下述公式计算获得： 其中c为常系数； 实验室内对填土样本进行土力学试验，获得工程所用路基填土一系列对应相应压实度的粘聚力、摩擦角、弹性模量、土体密度、级配、孔隙率数据； 其中，土体压实度为土体干密度与标准最大干密度之比；未碾压初始填土压实度K0即为采样土体干密度与标准最大干密度之比； 以CMV、土体密度、级配和对应的土体压实度作为一组数据，不同批次的填土获得多组数据，构成训练神经网络A的数据集； 以土体压实度、土体密度、级配和对应的粘聚力、摩擦角、弹性模量、泊松比作为一组数据，不同批次的填土获得多组数据，构成训练神经网络B的数据集； 利用各自的数据集分别训练各自的神经网络，获得训练后的复合神经网络。

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