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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种结合机器学习的多场耦合智能三轴试验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：CN121460027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610003509.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种结合机器学习的多场耦合智能三轴试验方法及系统是由王培;余慕康;吴静洁;陈浩;甘峻玮;迟民良;陈嘉瑞;孟京京;芮易;徐长节设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合机器学习的多场耦合智能三轴试验方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及岩土工程智能技术领域，尤其是一种结合机器学习的多场耦合智能三轴试验方法及系统，所述方法包括如下步骤：对试验装置进行初始化，建立材料参数先验分布函数；定义目标试验路径并获得目标控制序列；通过多源融合传感阵列采集实时试验数据进行预处理得到多维特征融合数据；建立在线参数辨识模块得到实时校正材料参数；建立热‑水‑力多场耦合预测模型以得到最优控制序列；获取最新试验数据，对模型进行滚动优化以建立轻量级控制模型；生成智能化控制指令实现对所述三轴试验的自适应智能控制。本发明通过结合机器学习，实现了三轴试验从经验控制到智能控制的跨越，为岩土材料多场耦合特性研究提供了智能化技术手段。

本发明授权一种结合机器学习的多场耦合智能三轴试验方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合机器学习的多场耦合智能三轴试验方法，其特征在于，包括如下步骤： 对三轴试验进行装置初始化，并根据历史试验数据库建立材料参数先验分布函数； 根据所述材料参数先验分布函数定义所述三轴试验的目标试验路径，依据所述目标试验路径获得目标控制序列； 执行所述目标控制序列，通过多源融合传感阵列采集所述三轴试验的实时试验数据，并进行预处理得到多维特征融合数据； 建立在线参数辨识模块，结合所述多维特征融合数据得到实时校正材料参数； 结合机器学习建立热-水-力多场耦合预测模型，结合所述实时校正材料参数对所述三轴试验进行多步预测得到最优控制序列； 执行所述最优控制序列获取最新试验数据，对所述热-水-力多场耦合预测模型进行滚动优化以建立轻量级控制模型； 通过所述轻量级控制模型生成智能化控制指令，实现对所述三轴试验的自适应智能控制； 所述根据所述材料参数先验分布函数定义所述三轴试验的目标试验路径，依据所述目标试验路径获得目标控制序列，包括： 根据所述材料参数先验分布函数，在p-q-T空间内定义目标应力-温度路径作为所述目标试验路径； 采用加权弧长参数化对所述目标试验路径进行初始均弧长采样，结合联合判据实现自适应区段细分，以得到控制点序列； 基于曲率设置所述控制点序列中各个控制点的允许误差范围，以获取所述目标控制序列； 所述建立在线参数辨识模块，结合所述多维特征融合数据得到实时校正材料参数，包括： 将长短期记忆网络和无迹卡尔曼滤波进行嵌套以构建所述在线参数辨识模块； 依据所述长短期记忆网络获取所述三轴试验的参数平滑变化趋势； 结合所述参数平滑变化趋势，根据所述无迹卡尔曼滤波对参数状态进行贝叶斯更新得到所述实时校正材料参数，包括弹性模量、泊松比、渗透系数和热膨胀系数； 所述结合机器学习建立热-水-力多场耦合预测模型，结合所述实时校正材料参数对所述三轴试验进行多步预测得到最优控制序列，包括： 依据深度物理信息神经网络结构建立所述热-水-力多场耦合预测模型； 通过所述热-水-力多场耦合预测模型对所述三轴试验进行滚动预测得到试验预测响应状态； 基于所述试验预测响应状态，在预设的物理约束条件下，通过求解最小化目标函数以获得所述最优控制序列。

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