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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种吸力桶上拔承载力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：CN119804136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411857077.0，技术领域涉及：G01N3/10；该发明授权一种吸力桶上拔承载力预测方法是由木林隆;李钰轩;黄茂松设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种吸力桶上拔承载力预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种吸力桶上拔承载力预测方法，包括建立吸力锚上拔可视化实验装置；进行不同工况下吸力锚上拔实验，并通过数据处理获得不同工况下的上拔拉力随位移变化的关系曲线；生成吸力桶“因素—上拔力”数据库；选用BP‑RF机器学习算法进行小样本数据预测；将预测结果和实测结果进行对比分析，并判断上拔力的影响规律。本发明考虑到实验装置与条件的限制，针对小样本数据库，综合BP神经网络算法与RF算法对于处理小样本问题的优势，建立了BP‑RF混合机器学习方法，基于该方法建立吸力桶上拔承载力预测模型，从而全面且精确地评估吸力桶长度、直径以及上拔速率对上拔承载力的影响规律，为吸力桶抗拔承载力设计作参考。

本发明授权一种吸力桶上拔承载力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种吸力桶上拔承载力预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:建立吸力锚上拔可视化实验装置； S2：利用所述实验装置，进行不同工况下吸力锚上拔实验，并通过数据处理获得不同工况下的上拔拉力随位移变化的关系曲线； S3:根据不同工况下的上拔拉力随位移变化的关系曲线，生成吸力桶“因素—上拔力”数据库；所述因素包括：圆桶吸力锚的桶长度、圆桶吸力锚的桶直径和上拔速度； S4：选用BP-RF机器学习算法进行小样本数据预测，具体为： S4.1：建立输入输出关系表，将不同因素设为，构成输入矩阵X； S4.2：将所述输入输出关系表映射到BP神经网络模型，通过训练学习一个映射，预测输出目标； S4.3：将所述输入输出关系表映射到随机森林模型，通过训练多个决策树，学习，预测输出目标； S4.4：将BP神经网络模型预测结果和随机森林模型预测结果进行加权融合，得到最终预测结果； S5：将预测结果和实测结果进行对比分析，并判断上拔力的影响规律。

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