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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于DGPR-EI的泥石流桩林防治结构参数优化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：CN121659695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610181584.X，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于DGPR-EI的泥石流桩林防治结构参数优化方法是由王钧沐;姚强;李洪涛;王协康;许国庆;罗悠;赵文豪;刘剑;王嘉峪设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DGPR-EI的泥石流桩林防治结构参数优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及泥石流灾害防治技术领域，尤其是涉及一种基于DGPR‑EI的泥石流桩林防治结构参数优化方法。本发明提出了一种综合考虑物质截留和能量耗散的评价指标，并结合数值模拟手段生成样本集，采用动态高斯过程回归DGPR拟合响应函数，利用期望改进EI算法搜寻最优参数组合，同时通过动态迭代策略确保收敛。该方法解决了现有技术中缺乏量化指标、难以应对目标函数高维非线性问题及小样本集条件下优化困难的技术缺陷。本发明能够显著提高桩林结构设计的科学性和准确性，降低计算成本，适用于实际工程应用。

本发明授权一种基于DGPR-EI的泥石流桩林防治结构参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DGPR-EI的泥石流桩林防治结构参数优化方法，其特征在于包括以下步骤： S1、利用样本设计方法生成待优化的桩林结构设计参数组合； S2、利用数值模拟方法求解各个参数组合下桩林-冰岩崩-坡面堆积体之间的相互作用过程，并计算综合评价指标； S3、利用高斯过程回归拟合参数组合与评价指标的响应函数； S4、利用期望改进算法搜寻拟合函数中的最大响应函数值及对应的参数组合； S5、采用动态迭代策略判断是否达到收敛条件，若未收敛则将新样本点加入原样本集并返回步骤S3继续迭代，直至满足终止条件； 在步骤S1中，所述样本设计方法采用BucherDesign方法，该方法力求用尽可能少的样本点在变量空间中获取足够的信息以拟合非线性函数，从而减少数值模拟次数；当有n个待优化参数时，算法生成2n+1个参数组合；包括以下子步骤： S11、确定每个待优化参数的取值范围； S12、计算每个待优化参数取值范围的中值并组成中心组合； S13、在每个待优化参数取值范围的上下限生成2组组合，n个参数生成2n个组合，每个组合中除变动参数外其他参数保持其中值，最终形成2n+1个参数组合； 在步骤S2中，所述数值模拟方法采用离散元法-有限元法DEM-FEM耦合模型，用于求解不同参数组合下桩林-冰岩崩-坡面堆积体之间的相互作用过程；所述模型包括三维地形模型、冰岩崩模型、堆积物模型及桩林模型，其中冰岩崩和堆积物采用离散元法建模，三维地形和桩林采用有限元法建模；进一步地，所述综合评价指标定义为： 其中，为综合指标，为物质指标，为能量指标，为被桩式防护结构截留的冰岩雪崩及冰碛物的质量；为冰岩雪崩及冰碛物的总质量；为无桩防护结构时雪崩颗粒的平均位移；为有桩防护结构时雪崩颗粒的平均位移； 在步骤S3中，所述高斯过程回归的目标是利用观测值近似得到目标函数，进而实现对新现象的预测；在实际观测过程中，目标函数通常受到噪声的影响，因此引入带有噪音的径向基函数作为协方差函数；所述高斯过程回归包括以下子步骤： S31、定义输入空间的样本特征向量X和观测值向量Y，其中Y包含观测噪声； S32、赋予高斯过程先验分布，其均值函数设为零，协方差函数选择带有噪音的径向基函数形式； S33、通过最大似然估计自适应获得最优超参数，确保拟合精度； S34、根据贝叶斯规则更新测试输出的后验预测分布，计算均值作为预测值； 在步骤S4中，所述期望改进算法通过定义潜在改进量及其期望值，实现对拟合函数中最大响应函数值及对应参数组合的搜索；所述期望改进算法包括以下子步骤： S41、基于已观测样本点集，计算当前样本的最优值； S42、定义任意候选点的潜在改进量，并推导出闭式解； S43、通过正态分布的累积分布函数和概率密度函数计算每个候选点的采样潜力； S44、选择具有最高采样潜力的候选点作为当前拟合函数的最优点； 在步骤S5中，所述动态迭代策略通过设置收敛阈值和最大迭代次数，确保算法能够在合理范围内终止；所述动态迭代策略包括以下子步骤： S51、判断本次迭代得到的响应函数值与上一次迭代的差异是否小于设置的收敛阈值； S52、若未收敛，则将新样本点加入原样本集并返回步骤S3继续迭代； S53、若达到最大迭代次数仍未收敛，则强制终止迭代并输出当前最优解。

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