公开(公告)号：CN115630257B

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202211629158.6

申请日：2022-12-19

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  赵君杰 ,  罗平框 ,  余一松 ,  马金银 ,  苏晓丽 ,  茹文凯 ,  何啸

IPC: G06F17/11 ,  G06F30/27 ,  F42D3/04 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及预测方法，具体地涉及一种爆破漏斗体积预测方法，包括如下步骤：A）获取岩石试样的物理力学参数；B）从爆破现场获取实际漏斗爆破参数以及爆破之后的爆破漏斗体积V1，并结合所述物理力学参数构建数据库R；C）所述数据库R通过机器学习算法训练机器学习模型，获得相应的预测模型，从而获得所述预测模型的预测结果，取其平均值作为最终的爆破漏斗体积V2。本发明的爆破漏斗体积预测方法能够通过实验构建爆破漏斗体积预测模型，且预测精度高，工作量小，大大减少了实验的物力和人力的支出，有利于在实际爆破工程中寻求最优的爆破参数。

公开(公告)号：CN115860134A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211425997.6

申请日：2022-11-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  赵君杰 ,  余一松 ,  罗平框 ,  苏晓丽 ,  马金银 ,  茹文凯 ,  何啸

IPC: G06N20/00

Abstract: 本发明涉及基于机器学习和极限学习机混合模型的爆破块度预测方法，包括如下步骤：A)获取爆破的原始数据，确定其变量参数，计算各变量参数的偏度值；B)根据偏度值对变量参数进行分类，对各类变量参数基于设定的转换方法进行转化生成新变量参数，对新变量参数基于至少一种机械学习方法进行处理生成新特征数据集；C)根据新特征数据单元确定极限学习机模型隐藏层神经元个数，并据此到得最佳极限学习机模型网络结构，保存最佳极限学习机模型网络结构中对应的权重参数值；D)基于新特征数据集、最佳极限学习机模型网络结构和权重参数值预测爆破平均块度。本发明的基于机器学习和极限学习机混合模型的爆破块度预测方法能够减少运算量，且精度高。

公开(公告)号：CN115840921A

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202310159304.1

申请日：2023-02-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  罗平框 ,  赵君杰 ,  马金银 ,  茹文凯 ,  夏志远 ,  吕欣欣 ,  周奥辉 ,  蒋京泰

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/27 ,  G01N33/24

Abstract: 本发明涉及基于机器学习的岩体质量分级方法，包括如下步骤：（1）获取钻孔信息，根据钻孔信息建立钻孔图像数据库；（2）设定最小测量计算单位，对每个最小测量计算单位的岩体质量分级指标进行评分并求和，得到岩体质量分级评分；（3）建立岩体质量分级数据库，记录每个钻孔的岩体质量分级指标及岩体质量分级评分；（4）对岩体质量分级数据库基于机器学习方法进行处理，通过训练得到机器学习预测模型；（5）将岩体质量分级指标数据输入机器学习预测模型，得到岩体质量分级结果。本发明的基于机器学习的岩体质量分级方法能够提高钻孔的利用率，并且能够更加快速的得到岩体质量分级结果。

公开(公告)号：CN117390973B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311696938.7

申请日：2023-12-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  赵君杰 ,  苏晓丽 ,  茹文凯 ,  蒋京泰 ,  刘子达 ,  罗平框 ,  吕欣欣

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/27 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及矿山爆破预测方法，提供一种基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法，包括获取矿岩的物理力学参数、爆破设计参数；基于爆破设计参数进行爆破试验，获取爆破之后的炮孔利用率，并结合物理力学参数、爆破设计参数建立原始数据库；应用主成分分析法对原始数据库进行预处理，从而获取目标数据库；基于目标数据库训练多层感知机预测模型，遍历目标数据库中的样本集，计算损失，不断优化模型参数获取炮孔利用率预测模型，评估炮孔利用率预测模型的泛化性能并获取高性能炮孔利用率预测模型，从而获取炮孔利用率的预测结果。本发明基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法能够安全、精准、高效地获取炮孔利用率的预测结果。

公开(公告)号：CN116611312A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310416454.6

申请日：2023-04-18

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  赵君杰 ,  蒋京泰 ,  茹文凯 ,  罗平框 ,  刘子达 ,  何啸 ,  苏晓丽

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N20/00 ,  G01N3/08 ,  G01N3/02 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及参数预测方法，具体地涉及一种矿岩力学参数预测方法，包括如下步骤：A)获取矿岩试样的力学参数，所述力学参数包括单轴抗压强度、抗拉强度和黏聚力；B)对开采现场进行钻孔，采集钻孔内壁的图像信息，获得钻孔内的二维地质平面图；C)利用卷积神经网络特征提取模块提取所述二维地质平面图中的岩石的结构特征X，通过所述结构特征X与所述力学参数构建力学数据库；D)通过所述力学数据库构建极限学习机模型，利用所述极限学习机模型预测待检测的矿岩的单轴抗压强度、抗拉强度和黏聚力。本发明的矿岩力学参数预测方法以原始地质信息为依据构建矿岩力学参数预测模型，预测精度和预测效率较高，且节约人力、物力和资金。

公开(公告)号：CN119047309A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411108080.2

申请日：2024-08-13

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  吕欣欣 ,  夏简强 ,  蒋京泰 ,  罗平框

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045 ,  G06F18/27 ,  G06F111/10

Abstract: 本申请适用于爆破工程技术领域，提供了一种基于图像识别的爆破孔网参数优化方法，包括：获取多个开挖断面的图像和特征信息；分别针对每个开挖断面，根据开挖断面的特征信息获取爆破孔网参数；利用数值模拟方法，对爆破孔网参数进行多次优化调整，并计算基于调整前后的爆破孔网参数对开挖断面进行爆破的爆破效果指标；基于多元回归分析模型确定最优爆破孔网参数；对最优爆破孔网参数、优化调整后的爆破孔网参数进行融合；基于开挖断面的图像、参数融合结果、对应的爆破效果指标生成训练数据集；利用训练数据集对生成对抗网络进行训练；利用训练得到的孔网参数优化模型对爆破孔网参数进行优化。本申请能提升爆破孔网参数优化的准确性和科学性。

公开(公告)号：CN117168984A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311273037.7

申请日：2023-09-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  马金银 ,  夏简强 ,  韩震宇 ,  罗平框 ,  赵君杰

IPC: G01N3/08 ,  G01N3/02

Abstract: 本申请适用于亚临界裂纹扩展研究用实验设备技术领域，提供了一种双扭试验模具及双扭试验装置，其中双扭试验模具包括底座、试样支架以及反射件，可先将试样放置在试样支架上，通过反射件的反射面将试样底面图像信息反射至外部的图像采集装置；通过外部的压力加载装置对试样进行施压加载，使得试样上的预制裂纹沿试样的中央扩展，然后通过反射件的反射面将试样底面裂纹扩展的图像信息反射至外部的图像采集装置，从而能获取试样亚临界裂纹扩展的全过程；本申请能将双扭试样过程中试样亚临界裂纹扩展的全过程反射至外部的图像采集装置，解决了现有双扭试验不便于实时观察对裂纹扩展过程，从而导致无法准确获取裂纹尖端区域的位移和应变数据的问题。

公开(公告)号：CN115840921B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310159304.1

申请日：2023-02-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  罗平框 ,  赵君杰 ,  马金银 ,  茹文凯 ,  夏志远 ,  吕欣欣 ,  周奥辉 ,  蒋京泰

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/27 ,  G01N33/24

Abstract: 本发明涉及基于机器学习的岩体质量分级方法，包括如下步骤：（1）获取钻孔信息，根据钻孔信息建立钻孔图像数据库；（2）设定最小测量计算单位，对每个最小测量计算单位的岩体质量分级指标进行评分并求和，得到岩体质量分级评分；（3）建立岩体质量分级数据库，记录每个钻孔的岩体质量分级指标及岩体质量分级评分；（4）对岩体质量分级数据库基于机器学习方法进行处理，通过训练得到机器学习预测模型；（5）将岩体质量分级指标数据输入机器学习预测模型，得到岩体质量分级结果。本发明的基于机器学习的岩体质量分级方法能够提高钻孔的利用率，并且能够更加快速的得到岩体质量分级结果。

公开(公告)号：CN117390973A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311696938.7

申请日：2023-12-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  赵君杰 ,  苏晓丽 ,  茹文凯 ,  蒋京泰 ,  刘子达 ,  罗平框 ,  吕欣欣

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/27 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及矿山爆破预测方法，提供一种基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法，包括获取矿岩的物理力学参数、爆破设计参数；基于爆破设计参数进行爆破试验，获取爆破之后的炮孔利用率，并结合物理力学参数、爆破设计参数建立原始数据库；应用主成分分析法对原始数据库进行预处理，从而获取目标数据库；基于目标数据库训练多层感知机预测模型，遍历目标数据库中的样本集，计算损失，不断优化模型参数获取炮孔利用率预测模型，评估炮孔利用率预测模型的泛化性能并获取高性能炮孔利用率预测模型，从而获取炮孔利用率的预测结果。本发明基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法能够安全、精准、高效地获取炮孔利用率的预测结果。

公开(公告)号：CN116373082A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310381558.8

申请日：2023-04-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 李地元 ,  夏简强 ,  蒋京泰 ,  罗平框 ,  余一松 ,  彭珍 ,  王蜜蜜

IPC: B28B7/18 ,  B28B7/30 ,  B28B7/02 ,  B28B7/00

Abstract: 本发明提供了一种可调节尺寸的相似竖井一体化模具，包括底板、挡板以及中心圆柱；所述底板与振动机构连接，所述底板上开设有安装槽，所述安装槽用于安装所述挡板，以使所述挡板与所述底板围成不同尺寸的试样放置槽；所述中心圆柱设置在所述底板上，且与所述底板固定连接，用于形成试样上的圆孔。本发明能够灵活调节所制备试样的尺寸，无需再在底板上另外放置模具，且准备不同规格的模具，并将模具固定在底板上，提升了制样的操作便捷性；同时，中心圆柱的尺寸同样可以调节，以制备、模拟不同孔径的竖井，基于中心圆柱的底端与底板是固定的，因此在振动的过程中不会发生松动，相对于方形试样槽等位移，导致降低试样制备的精度、成功率。