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龍圖騰網恭喜鄭州大學申請的專利一種基于神經網絡的軌道路基材料疲勞模型構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115186365B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211021821.4，技術領域涉及：G06F30/13；該發明授權一種基于神經網絡的軌道路基材料疲勞模型構建方法是由段淑倩;張明煥;熊杰程;曹備設計研發完成，并于2022-08-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡的軌道路基材料疲勞模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于神經網絡的軌道路基材料疲勞模型構建方法，包括：步驟1：收集軌道路基材料永久變形與其影響因素的數據集；步驟2：對數據集進行數據清洗；步驟3：確定模型的輸入參數和輸出參數；步驟4：對數據集進行歸一化處理；步驟5：構建BP神經網絡模型；步驟6：根據訓練集進行訓練且通過驗證集測試預測精度；步驟7：采用Adam優化算法得到最優的網絡結構；步驟8：構建預測軌道路基材料永久應變的疲勞模型。本方法通過BP神經網絡構建出的疲勞模型可以很好的解決軌道路基材料永久應變復雜的多影響因素耦合的問題，實現了對軌道路基材料在長期列車荷載作用下的復雜永久應變快速有效準確地高精度預測。

本發明授權一種基于神經網絡的軌道路基材料疲勞模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的軌道路基材料疲勞模型構建方法，其特征在于，所述的構建方法包括：步驟1：收集構建軌道路基材料疲勞模型所需的永久應變和其影響因素數據集；步驟2：對永久應變影響因素數據集進行數據清洗；步驟3：確定BP神經網絡模型的輸入參數數據集和輸出參數數據集；步驟4：將步驟3中輸入參數數據集進行歸一化處理；步驟5：將步驟4中歸一化處理后的輸入參數數據集和輸出參數數據集劃分為訓練集和驗證集；步驟6：構建BP神經網絡模型；步驟7：根據訓練集對BP神經網絡模型進行訓練，驗證集測試BP神經網絡模型預測性能，得到訓練好的BP神經網絡模型；步驟8：根據最優的BP神經網絡結構，構建軌道路基材料永久應變的疲勞模型；其中，步驟1中軌道路基材料疲勞模型所需的永久應變影響因素數據集包括軌道路基材料循環加載次數、粗顆粒體積含量、含水率以及最大偏應力幅值，所述永久應變影響因素數據集作為BP神經網絡模型的輸入參數數據集，軌道路基材料永久應變數據作為模型的輸出參數數據集。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鄭州大學，其通訊地址為：450001 河南省鄭州市科學大道100號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。