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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113588448B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110646108.8
申请日：2021-06-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及材料性能检测方法，公开了一种脆性材料I型裂纹裂尖张开位移及裂纹扩展速度测量方法，包括如下步骤：A)制备有直切槽的试样(1)，在试样上喷印有点阵参考系，并标定至少两对测量点；B)对试样进行三点弯加载实验，利用数字图像测量装置测量各对位测量点处的裂尖张开位移量，以得出位移量时间变化曲线；C)根据试样规格和加载实验中对试样的载荷数据和应变数据得出试样的应力强度因子时间曲线得出加载率；D)结合位移量时间变化曲线，确定各对测量点的位移量的突增时间，以根据突增时间得出试样在该加载率下的动态裂纹扩展速度。本发明的脆性材料I型裂纹裂尖张开位移及裂纹扩展速度测量方法能够不受试样尺寸的影响且精度高。
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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
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。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
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
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。
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公开(公告)号：CN113588449B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110646284.1
申请日：2021-06-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及材料性能检测方法，公开了一种脆性材料动态断裂扩展韧度测试方法，包括如下步骤：A)、制备有直切槽(11)的试样(1)，在试样的观测面上喷涂点阵参考系；B)、对试样进行三点弯加载实验，利用数字图像测量装置测量参考系中各散点沿水平和竖直方向的位移量，以得出散点水平和竖直方向位移量云图；C)、利用数字图像测量装置和计算机通过几何方法确定两个断裂体在试样断裂前的几何中心，并结合位移量云图确定几何中心沿水平方向以及竖直方向的位移量；D)、计算试样断裂过程中的单位面积耗散能，并结合试样的性能参数和实验的加载参数得出动态断裂扩展韧度。本发明的脆性材料动态断裂扩展韧度测量方法测量精度高。
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公开(公告)号：CN116205532A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310166328.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开一种基于掘进机工况的岩体质量分级方法，包括如下步骤：(1)确定最小的岩体质量评价单元；(2)获取每个最小测量评价单元对应的掘进机工况；(3)计算每个最小测量评价单元的掘进机的掘进速率，并建立掘进机工况记录数据库；(4)基于岩体质量分级标准得到每个最小测量评价单元的岩体质量分级结果；(5)建立岩体质量分级数据库，将每个最小测量评价单元的岩体质量分级指标、岩体质量分级结果和掘进机掘进速率记录至岩体质量分级数据库中；(6)基于岩体质量分级数据库，通过掘进机掘进速率对岩体质量进行实时评级与分级。本发明的基于掘进机工况的岩体质量分级方法能够对岩体质量进行实时评价和分级。
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公开(公告)号：CN115630257A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211629158.6
申请日：2022-12-19
Applicant: 中南大学
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。
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公开(公告)号：CN113588449A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110646284.1
申请日：2021-06-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及材料性能检测方法，公开了一种脆性材料动态断裂扩展韧度测试方法，包括如下步骤：A)、制备有直切槽(11)的试样(1)，在试样的观测面上喷涂点阵参考系；B)、对试样进行三点弯加载实验，利用数字图像测量装置测量参考系中各散点沿水平和竖直方向的位移量，以得出散点水平和竖直方向位移量云图；C)、利用数字图像测量装置和计算机通过几何方法确定两个断裂体在试样断裂前的几何中心，并结合位移量云图确定几何中心沿水平方向以及竖直方向的位移量；D)、计算试样断裂过程中的单位面积耗散能，并结合试样的性能参数和实验的加载参数得出动态断裂扩展韧度。本发明的脆性材料动态断裂扩展韧度测量方法测量精度高。
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