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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测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：CN119962329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510452659.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法及系统是由陈子全;何川;汪波;王楷越;谢作栋;李懿芳设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道工程与水文地质技术领域，提供一种基于GMS‑MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法及系统，方法通过GMS‑MODFLOW模型与ABAQUS有限元模型的联动模拟，结合多种降水条件下的渗流场数据，动态预测隧道衬砌应力的分布。同时，利用长短期记忆网络LSTM对降雨量与衬砌应力之间的非线性关系进行学习和建模，从而提供准确的实时预测与风险预警。通过建立多参数数据库，提取降雨量、渗流场分布与应力数据，构建时间序列模型，实现对隧道衬砌应力的动态监测。该方法能够有效提高隧道工程的安全性、可靠性和经济效益，满足现代隧道施工与运营中对水文风险预测和结构安全评估的需求。

本发明授权一种基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：确定研究区域并采集数据； S2：建立GMS-MODFLOW模型，引入Richards方程考虑非饱和渗流过程，模拟降雨入渗时基质吸力变化；采用蒙特卡洛方法进行不确定性分析，量化水文地质参数不确定性对结果的影响并输出95％置信区间； S3：建立ABAQUS模型，并精细化建模衬砌，构建考虑粘结滑移效应的钢筋-混凝土界面接触模型； 步骤S3中，具体包括以下步骤： S301：根据GMS-MODFLOW模型的渗流场模拟结果，将地下水压力分布数据导入ABAQUS，建立隧道的三维有限元模型； S302：对衬砌进行精细化建模处理，建立钢筋-混凝土界面接触模型，充分考虑钢筋与混凝土之间的粘结滑移效应； S303：设置隧道衬砌材料参数和初始应力场，模拟隧道衬砌在不同降水条件下的应力变化； S4：建立Python脚本链接ABAQUS模型与GMS-MODFLOW渗流场结果； 步骤S4中，具体包括以下步骤： S401：使用Python脚本读取GMS-MODFLOW生成的HED格式文件，并将文件转化为CSV格式，提取所需的水头数据； S402：提取所需时间步长数据； S403：根据GMS-MODFLOW网格划分水头对应原始坐标，根据ABAQUS网格划分整理水头数据，采用插值方法，将GMS网格的水头数据映射到ABAQUS网格中，以确保水头数据在ABAQUS的计算域内得到合理分配； S404：通过Python脚本将水头数据接入ABAQUS模型，使用ABAQUS的API接口将整理好的水头数据输入到ABAQUS有限元模型中，以反映不同降水条件下的地下水压力； S5：建立并行计算框架，采用MPI分布式计算加速GMS-MODFLOW与ABAQUS的联合模拟，计算不同降雨条件下隧道衬砌的应力分布特征，获取衬砌各位置的应力状态； S6：将不同降雨条件下的计算结果整理为多参数数据库，数据库内容包括降雨量、隧址区域渗流场分布特征，以及对应的隧道衬砌应力分布数据； S7：使用长短期记忆网络LSTM对整理后的数据进行训练，学习降雨量与隧道衬砌应力之间的动态关系，建立衬砌应力预测模型； S8：验证并优化模型； S9：将优化后的LSTM模型保存并嵌入隧道衬砌应力预测系统，形成智能预测模块； S10：通过实时输入降雨量数据，利用优化后的LSTM模型预测不同隧道位置的衬砌应力分布，实现对隧道衬砌应力动态变化的快速预测。

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