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龙图腾网获悉中国科学院力学研究所申请的专利一种基于冲击贯入触探的地面力学特性参数解译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：CN119830625B 。

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：202411765188.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于冲击贯入触探的地面力学特性参数解译方法是由李玉琼;应黎坪;韩宗芳;袁征;李娜;吕志远设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于冲击贯入触探的地面力学特性参数解译方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于冲击贯入触探的地面力学特性参数解译方法，其通过无人机携带冲击贯入仪对目标地面进行远程勘测，并利用径向基神经网络模型与多目标遗传算法对贯入仪采集的动力响应数据进行数据解译，以快速、准确的获取地面力学特性参数。本发明构思合理，可以快速、准确地解译土壤的地面力学特性参数，这些参数可用于复杂地质环境下装备通行性评估，从而提升应对复杂地质环境的能力。

本发明授权一种基于冲击贯入触探的地面力学特性参数解译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于冲击贯入触探的地面力学特性参数解译方法，其特征在于：通过无人机携带冲击贯入仪对目标地面进行远程勘测，并利用径向基神经网络模型与多目标遗传算法对贯入仪采集的动力响应数据进行数据解译，以快速、准确的获取地面力学特性参数；具体包括以下步骤： 1数据采集 首先对目标地面进行冲击贯入触探实验，无人机携带冲击贯入仪飞行至目标地面上空；无人机在达到预定高度后，将冲击贯入仪以自由下落的方式深入地面，测量冲击贯入仪贯入地面过程中的锥尖阻力和加速度的时程数据；然后由嵌入在冲击贯入仪中的数据采集与处理模块对其进行初步的数据处理，以获得高质量的锥尖阻力和加速度的时程数据； 2数据库构建 采用拉丁超立方抽样方法在土壤的力学参数空间内生成地面力学特性参数样本，采用CEL有限元方法对地面力学特性参数样本中的参数进行仿真，以生成贯入仪在不同土壤工况下的动力响应数据，从而构建一个涵盖广泛土壤工况条件的数据库； 3径向基神经网络模型训练 利用构建的数据库对径向基神经网络模型进行训练，以建立地面力学特性参数与贯入仪动力响应数据之间的映射关系； 4地面力学特性参数解译 将径向基神经网络模型与多目标遗传算法相结合，以实现对地面力学特性参数的精确解译；所述地面力学特性参数包括内聚力c、内摩擦角φ、弹性模量E、泊松比ν和密度ρ；具体过程为：以径向基神经网络模型预测的锥尖阻力、加速度时程数据与实验观测数据之间的差异作为目标函数，通过多目标遗传算法最小化目标函数，确定地面力学特性参数并对其进行解译；为了解译地面力学特性参数，首先需要建立一个目标函数，以最小化径向基神经网络模型预测值与实验观测值之间的差异，其表达式为： 式4中，pred_at和pred_Ft分别为径向基神经网络模型预测的锥尖阻力和加速度时程值；tar_at和tar_Ft分别为锥尖阻力和加速度实验观测数据； 通过非支配排序、拥挤度计算以及精英保留策略，确保经过多目标遗传算法迭代后形成的帕累托最优解集的全局最优性，以精确解译出地面力学特性参数且具体解译过程为： 4.1初始化遗传算法的种群 随机生成一个初始种群，每个个体代表一组地面力学特性参数；每个个体的基因表示为参数向量X＝[φ,c,E,ν,ρ]； 4.2目标函数计算 对于每个个体，利用径向基神经网络模型预测锥尖阻力和加速度时程数据，由下式5计算该个体对应的目标函数值： 4.3非支配排序 将种群中的个体按照帕累托优越性进行排序，形成多个非支配等级，较低等级的个体优于较高等级的个体； 4.4拥挤度计算 计算每个个体的拥挤度，以衡量其在目标空间中的密集程度；拥挤度用于保持种群的多样性，具体计算公式为： 其中，和是第j个目标函数上第i个解的相邻解的函数值，和分别是第j个目标函数的最大值和最小值； 4.5精英保留策略 遗传算法的种群的每一代中，优先保留非支配解，并在拥挤度较大的区域选择个体，以确保种群向帕累托前沿方向发展； 4.6交叉与变异 通过遗传算法中的交叉和变异操作生成新的个体，这些新个体将在后续多代迭代过程中取代劣势个体； 4.7终止条件 当种群达到最大代数或目标函数值的收敛变化小于预设阈值时，遗传算法终止，依据决策标准选择最优土壤的地面力学特性参数向量。

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