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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于LSTM-GAN神经网络和近场动力学的海底盾构隧道宏细观腐蚀计算与服役性能预测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：CN121278831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511479615.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于LSTM-GAN神经网络和近场动力学的海底盾构隧道宏细观腐蚀计算与服役性能预测方法是由孙伟;陈奕玮;冷振东;王珺铎;倪芃芃;赵辰洋;刘凯文;高军设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM-GAN神经网络和近场动力学的海底盾构隧道宏细观腐蚀计算与服役性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM‑GAN神经网络和近场动力学的海底盾构隧道宏细观腐蚀计算与服役性能预测方法，包括：S1、基于近场动力学的盾构隧道宏细观腐蚀裂缝模拟；S2、基于LSTM‑GAN神经网络的裂缝动态预测模型训练，学习并泛化不同工况下海底盾构隧道的裂缝开展情况及时序特性；S3、基于以上模型的盾构隧道寿命预测与分析：输入海底盾构隧道的工况，通过训练好的生成器预测宏细观裂缝开展情况，计算出海底隧道弯矩轴力随着腐蚀时间变化情况，进而预测海底盾构隧道在对应工况下的使用寿命。本发明能够显著降低海底隧道腐蚀裂缝仿真计算成本，提高预测效率与精度，具有良好的工程适用性和推广价值。

本发明授权一种基于LSTM-GAN神经网络和近场动力学的海底盾构隧道宏细观腐蚀计算与服役性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-GAN神经网络和近场动力学的海底盾构隧道宏细观腐蚀计算与服役性能预测方法，其特征在于，包括： S1、基于近场动力学离散模型，对海底盾构隧道的宏细观腐蚀裂缝模拟；通过时间积分求解质点运动方程，输出多时间步的裂缝形态及应力变形场数据，形成裂纹图像数据集；将裂纹图像数据集按时间顺序合成为多通道输入序列并进行标准化处理； S2、基于LSTM-GAN神经网络的裂缝动态预测模型训练，学习并泛化不同工况下海底盾构隧道的裂缝开展情况及时序特性；采用CNN-LSTM结构构建生成器，其中CNN子网络提取图像空间特征，LSTM子网络捕捉时间演变规律；构建多层卷积判别器与生成器组成生成对抗网络GAN进行对抗训练； S3、基于LSTM-GAN神经网络构建裂缝动态预测模型，对海底盾构隧道在不同工况下的寿命进行预测； 建立近场动力学离散模型包括： 对海底盾构隧道进行两阶段建模，第一阶段建立细观随机骨料模型模拟横断面钢筋锈胀破坏，第二阶段基于腐蚀率对管片结构纵断面性能参数进行折减； 通过键断裂率计算公式量化腐蚀损伤状态，其中腐蚀率为断裂键数量与总键数量的百分比； 基于LSTM-GAN神经网络的裂缝动态预测模型对海底盾构隧道进行寿命预测，包括： 将海底盾构隧道在特定工况下的宏细观裂缝演化图像作为输入，经训练好的生成器逐步生成未来时刻的裂缝演化图像序列；根据生成的裂缝演化图像序列计算海底隧道弯矩、轴力随腐蚀时间的变化规律，进而预测海底盾构隧道在对应工况下的使用寿命。

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