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龍圖騰網恭喜西南交通大學申請的專利一種基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道襯砌應力動態預測方法及系統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：CN119962329B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510452659.9，技術領域涉及：G06F30/23；該發明授權一種基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道襯砌應力動態預測方法及系統是由陳子全;何川;汪波;王楷越;謝作棟;李懿芳設計研發完成，并于2025-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道襯砌應力動態預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及隧道工程與水文地質技術領域，提供一種基于GMS?MODFLOW和ABAQUS的隧道襯砌應力動態預測方法及系統，方法通過GMS?MODFLOW模型與ABAQUS有限元模型的聯動模擬，結合多種降水條件下的滲流場數據，動態預測隧道襯砌應力的分布。同時，利用長短期記憶網絡LSTM對降雨量與襯砌應力之間的非線性關系進行學習和建模，從而提供準確的實時預測與風險預警。通過建立多參數數據庫，提取降雨量、滲流場分布與應力數據，構建時間序列模型，實現對隧道襯砌應力的動態監測。該方法能夠有效提高隧道工程的安全性、可靠性和經濟效益，滿足現代隧道施工與運營中對水文風險預測和結構安全評估的需求。

本發明授權一種基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道襯砌應力動態預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道襯砌應力動態預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：確定研究區域并采集數據； S2：建立GMS-MODFLOW模型，引入Richards方程考慮非飽和滲流過程，模擬降雨入滲時基質吸力變化；采用蒙特卡洛方法進行不確定性分析，量化水文地質參數不確定性對結果的影響并輸出95％置信區間； S3：建立ABAQUS模型，并精細化建模襯砌，構建考慮粘結滑移效應的鋼筋-混凝土界面接觸模型； 步驟S3中，具體包括以下步驟： S301：根據GMS-MODFLOW模型的滲流場模擬結果，將地下水壓力分布數據導入ABAQUS，建立隧道的三維有限元模型； S302：對襯砌進行精細化建模處理，建立鋼筋-混凝土界面接觸模型，充分考慮鋼筋與混凝土之間的粘結滑移效應； S303：設置隧道襯砌材料參數和初始應力場，模擬隧道襯砌在不同降水條件下的應力變化； S4：建立Python腳本鏈接ABAQUS模型與GMS-MODFLOW滲流場結果； 步驟S4中，具體包括以下步驟： S401：使用Python腳本讀取GMS-MODFLOW生成的HED格式文件，并將文件轉化為CSV格式，提取所需的水頭數據； S402：提取所需時間步長數據； S403：根據GMS-MODFLOW網格劃分水頭對應原始坐標，根據ABAQUS網格劃分整理水頭數據，采用插值方法，將GMS網格的水頭數據映射到ABAQUS網格中，以確保水頭數據在ABAQUS的計算域內得到合理分配； S404：通過Python腳本將水頭數據接入ABAQUS模型，使用ABAQUS的API接口將整理好的水頭數據輸入到ABAQUS有限元模型中，以反映不同降水條件下的地下水壓力； S5：建立并行計算框架，采用MPI分布式計算加速GMS-MODFLOW與ABAQUS的聯合模擬，計算不同降雨條件下隧道襯砌的應力分布特征，獲取襯砌各位置的應力狀態； S6：將不同降雨條件下的計算結果整理為多參數數據庫，數據庫內容包括降雨量、隧址區域滲流場分布特征，以及對應的隧道襯砌應力分布數據； S7：使用長短期記憶網絡LSTM對整理后的數據進行訓練，學習降雨量與隧道襯砌應力之間的動態關系，建立襯砌應力預測模型； S8：驗證并優化模型； S9：將優化后的LSTM模型保存并嵌入隧道襯砌應力預測系統，形成智能預測模塊； S10：通過實時輸入降雨量數據，利用優化后的LSTM模型預測不同隧道位置的襯砌應力分布，實現對隧道襯砌應力動態變化的快速預測。

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西南交通大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市金牛區二環路北一段111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”。