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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种物理-数据双驱动的挡土墙灾变鲁棒性评估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：CN121502705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610043205.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种物理-数据双驱动的挡土墙灾变鲁棒性评估方法是由陕耀;董雅丞;周彤;刘栋;王冠凯;张文彬设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理-数据双驱动的挡土墙灾变鲁棒性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种物理‑数据双驱动的挡土墙灾变鲁棒性评估方法，涉及结构灾变评估与计算机科学交叉技术领域。针对现有挡土墙灾变鲁棒性评估方法无法实时修正物理模型误差且准确度不足的问题，提出物理模型与神经网络融合驱动的挡土墙灾变过程鲁棒性评估方法。步骤如下：1、对挡土墙灾变监测参数进行时间离散与参数向量化；2、基于物理模型构建性能衰减函数；3、结合神经网络Cell模块更新隐含损伤状态；4、经前馈网络修正误差以得到总性能衰减函数；5、最终计算鲁棒性指标并输出对应的鲁棒性等级，实现挡土墙灾变鲁棒性的量化评估。本发明可为挡土墙设计优化、运行监测及灾后恢复评估提供可靠量化支持。

本发明授权一种物理-数据双驱动的挡土墙灾变鲁棒性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种物理-数据双驱动的挡土墙灾变鲁棒性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，输入灾变条件下挡土墙的监测参数，对其进行灾害过程的时间离散与参数向量化，得到灾变过程的参数向量xk； S2，根据输入参数计算各时间步下的抗滑稳定性系数Q1tk和抗倾覆稳定性系数Q2tk，通过归一化功能映射得到挡土墙性能衰减函数Fphystk物理模型； S3，构建融合物理机制的神经网络Cell模块，输入当前时间步下的参数向量xk和上一时间步下的隐含损伤状态zk-1，生成仅考虑物理机制的当前挡土墙性能衰减函数Fphystk以及融合实时数据的候选损伤状态，并通过鲁棒性融合门更新当前时间步下的隐含损伤状态zk； S4，通过前馈网络计算当前时间步下修正后的功能函数改变量ΔFtk，叠加性能衰减函数Fphystk后得到当前时间步下的实际性能衰减函数Ftotaltk，并通过求和计算整个灾变时间内的总性能衰减函数Ftotalt； S5，依据所述总性能衰减函数Ftotalt计算鲁棒性缺口面积及对应的鲁棒性指数，输出其鲁棒性等级，实现对挡土墙灾变鲁棒性的精准量化评估。

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