一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的变截面复合桩配筋设计方法及系统，所述方法包括：获取变截面复合桩的多源数据；对多源数据进行特征提取，得到关键特征与时空特征；基于多源数据，进行三维参数化建模和非线性有限元分析，构建桩身的变截面形态与应力云图，得到变截面形态参数；根据关键特征、时空特征与变截面形态参数，采用预设的集成学习模型进行多目标预测，得到结构安全系数、材料成本与施工可行性；基于结构安全系数、材料成本与施工可行性，采用混合整数规划算法，生成变截面复合桩的钢筋配置方案。本发明能够有效提升变截面复合桩配筋设计的效率与准确性。