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龙图腾网获悉同济大学申请的专利降雨滑坡条件下公路韧性概率评估方法和设备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：CN118734677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410713171.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权降雨滑坡条件下公路韧性概率评估方法和设备是由陆盟;马翔宇;张洁设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本降雨滑坡条件下公路韧性概率评估方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种降雨滑坡条件下公路韧性概率评估方法和设备，包括以下步骤：S1、标定随机降雨模型和岩土参数概率密度分布函数；S2、采用有限元法‑物质点法两阶段分析对边坡的滑动距离进行数值模拟，构建公路残余功能样本库；S3、构建公路残余功能两阶段预测代理模型；S4、随机抽样岩土参数和降雨事件，基于公路残余功能两阶段预测代理模型预测公路残余功能；S5、基于决策树构建公路功能的概率阶梯恢复模型，随机抽取不同滑坡事件发生后公路的恢复模式，根据公路残余功能的预测值计算公路韧性指标；S6、多次重复步骤S5，求解公路韧性指标的均值和标准差。与现有技术相比，本发明可以实现快速、准确评估边坡公路的韧性水平。

本发明授权降雨滑坡条件下公路韧性概率评估方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种降雨滑坡条件下公路韧性概率评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集历史降雨数据，并统计岩土参数均值和变异系数，标定随机降雨模型和岩土参数概率密度分布函数； S2、基于步骤S1标定的随机降雨模型和岩土参数概率密度分布函数，均匀抽取岩土参数与降雨事件，采用有限元法-物质点法两阶段分析对边坡的滑动距离进行数值模拟，构建公路残余功能样本库； S3、基于所述公路残余功能样本库，通过前馈神经网络构建公路残余功能两阶段预测代理模型，用于依次判定不同参数条件下，公路功能是否受边坡影响以及受边坡影响的程度； S4、随机抽样岩土参数和降雨事件，基于所述公路残余功能两阶段预测代理模型预测公路残余功能； S5、基于决策树构建公路功能的概率阶梯恢复模型，随机抽取不同滑坡事件发生后公路的恢复模式，根据步骤S4获得的公路残余功能预测值计算公路韧性指标； S6、多次重复步骤S5，求解公路韧性指标的均值和标准差，获得公路基础设施的韧性水平评估结果； 步骤S2中，所述公路残余功能样本库的构建过程如下： S201、采用有限元法对边坡进行渗流分析和稳定性分析，搜寻安全系数初次小于1作为临界失效点，并将对应的渗流场和应力场导出； S202、采用物质点法对边坡进行破坏后运动变形分析，将步骤S201导出的渗流场和应力场导入作为初始条件，通过控制方程求解边坡滑动距离； S203、根据所述边坡滑动距离计算阻塞的公路车道数，进而求解公路残余功能，构建所述公路残余功能样本库； 步骤S203中，所述公路残余功能的计算方式具体如下： 其中，为公路残余功能，为被滑坡阻塞的车道数，为公路总车道数； 步骤S3中，将所述公路残余功能样本库中公路残余功能小于1的样本标记为失效样本，所述公路残余功能两阶段预测代理模型的构建过程具体如下： 基于所述公路残余功能样本库中所有样本，采用前馈神经网络建立二分类代理预测模型，用于判定不同参数条件下公路功能是否受边坡影响； 基于所述公路残余功能样本库中的失效样本，采用前馈神经网络建立多分类代理预测模型，用于判定不同参数条件下公路功能受边坡影响的程度；步骤S5中，所述公路功能的概率阶梯恢复模型具体如下： 其中，表示恢复过程中的功能，表示阶段数，为第个阶段的功能增量，为修复初始时刻，为为第个阶段的修复所需时间，为修复完成时刻，为恢复模式的概率质量函数，为平狄利克雷分布，为恢复时间占比，为恢复模式的总阶段数，为第个阶段的恢复时间占比，为被滑坡阻塞的车道数，为Gamma函数，为浓度参数； 步骤S5中，所述公路韧性指标的计算公式如下： 其中，为公路韧性指标，为公路残余功能，为第个阶段的功能增量，为第+1个阶段的恢复时间占比，为总阶段数。

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