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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司丽水供电公司申请的专利一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法及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：CN120562028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511047145.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法及系统是由潘林勇;林和;郑众安;李辉;潘明华;刘锡设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法及系统，所述方法包括：获取变截面复合桩的多源数据；对多源数据进行特征提取，得到关键特征与时空特征；基于多源数据，进行三维参数化建模和非线性有限元分析，构建桩身的变截面形态与应力云图，得到变截面形态参数；根据关键特征、时空特征与变截面形态参数，采用预设的集成学习模型进行多目标预测，得到结构安全系数、材料成本与施工可行性；基于结构安全系数、材料成本与施工可行性，采用混合整数规划算法，生成变截面复合桩的钢筋配置方案。本发明能够有效提升变截面复合桩配筋设计的效率与准确性。

本发明授权一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法，其特征在于，包括： 获取变截面复合桩的多源数据； 对所述多源数据进行特征提取，得到关键特征与时空特征； 基于所述多源数据，进行三维参数化建模和非线性有限元分析，构建桩身的变截面形态与应力云图，得到变截面形态参数； 根据所述关键特征、所述时空特征与所述变截面形态参数，采用预设的集成学习模型进行多目标预测，得到结构安全系数、材料成本与施工可行性； 基于所述结构安全系数、所述材料成本与所述施工可行性，采用混合整数规划算法，生成变截面复合桩的钢筋配置方案； 其中，所述集成学习模型的基模型包括：随机森林模型、梯度提升决策树模型与深度残差网络模型； 所述集成学习模型的训练方式包括： 基于时空特征，构建双流神经网络以分别处理时间特征与空间特征，并采用张量积运算进行时间特征与空间特征的深度交互，得到交互特征； 将变截面复合桩的关键特征、变截面形态参数与所述交互特征作为模型的输入特征，对所述集成学习模型的基模型进行并行训练； 计算所述输入特征的特征重要性，并根据所述特征重要性确定每个基模型的权重； 根据所述基模型以及所述基模型的权重，得到初始的集成学习模型； 基于所述初始的集成学习模型，进行多目标优化与贝叶斯优化，得到最终的集成学习模型；其中，多目标优化的目标函数根据结构安全系数、材料成本与施工可行性构建得到。

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