基于物理约束主动学习代理模型的高速铁路路基不均匀沉降限值确定方法及系统

本发明涉及一种基于物理约束主动学习代理模型的高速铁路路基不均匀沉降限值确定方法及系统。该方法获取列车、轨道、路基和地基参数，建立车辆‑轨道‑沉降路基耦合有限元模型，并以其作为高保真样本生成器；构建沉降形态、结构参数和速度工况联合编码，生成高保真样本库；训练含数据拟合项、沉降风险单调性约束、物理边界约束和阈值边界约束的代理模型，预测车辆安全性、乘坐舒适性、轨道结构响应和路基动力响应等多指标；基于预测不确定性、阈值边界接近度和参数空间覆盖性主动补充有限元样本；在多指标阈值约束下反求最小临界沉降幅值，输出沉降限值曲线、限值面和风险等级。该方法可减少重复有限元计算，提高临界边界预测精度和物理一致性。