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公开(公告)号：CN118518460B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410988643.5
申请日：2024-07-23
申请人： 中国铁路经济规划研究院有限公司 , 北京交通大学
摘要： 本发明公开了一种具备测量岩石尺寸功能的点荷载实验装置及方法，涉及新型点荷载实验装置领域，实验装置包括横向支架、左侧竖向支架和右侧竖向支架，所述右侧竖向支架底部设置在底座上，所述横向支架左右两端分别设置有便于所述左侧竖向支架与所述右侧竖向支架穿过的方形孔洞，所述横向支架下方设置有加载测试构件，所述加载测试构件上设置有岩样宽度测量构件，所述右侧竖向支架上设置有加载点间距测量构件。本发明采用上述的一种具备测量岩石尺寸功能的点荷载实验装置及其实验方法，能够直接在确定加载锥加载位置后测量岩体所需的相关计算数据，克服点荷载试验过程人为手持测量不规则岩样时产生的误差，提高点荷载强度计算结果的准确性及便捷性。
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公开(公告)号：CN116976072B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202310526446.7
申请日：2023-05-10
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06Q10/04
摘要： 本公开提供了一种适用于TBM掘进效能的预测方法、装置及电子设备，其中方法包括：分别获取围岩样本的围岩参数、TBM的掘进参数和TBM的效能参数，得到数据集，其中，TBM的效能参数用于表征TBM掘进效能；将数据集按照预设比例分为训练集和测试集，并将训练集按照围岩参数和掘进参数进行分组，确定各组所对应效能参数的算术平均值；基于Hassanpour模型，通过岭回归算法对各组所对应效能参数的算术平均值进行回归，建立掘进效能预测模型，其中，掘进效能预测模型用于预测TBM掘进效能；将测试集中的围岩参数和掘进参数输入掘进效能预测模型，得到对应的效能参数，以实现对TBM掘进效能的准确预测，并通过TBM掘进效能的准确预测有效指导TBM的正常掘进。
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公开(公告)号：CN113807004B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110735673.1
申请日：2021-06-30
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06F119/04
摘要： 本发明提供一种基于数据挖掘的刀具寿命预测方法、装置及系统，包括：获取数据库中不同围岩的属性参数，对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果；根据聚类结果中各围岩的属性参数以及刀具寿命参数建立刀具寿命回归公式；获取当前时刻输入的围岩的属性参数至所述刀具寿命回归公式，得到当前时刻预测的刀具寿命参数。本发明提供的技术方案，能够基于人工智能的方式对刀具的寿命进行预测，并且该种预测是在保障正常施工的前提下进行的。本发明还能够根据地质条件的差异性对刀具的寿命进行预测，使得刀具的寿命预测相对更加的准确。工作人员能够对施工情况较为明确的了解，保障了TBM隧道施工的正确指导。
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公开(公告)号：CN118245720A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410349643.0
申请日：2024-03-26
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于适应性评价的TBM选型方法，属于隧道工程及数学技术领域，包括以下步骤：S1、从众多影响因素中找出对TBM选型适应性影响最大的因素作为评价指标；S2、通过模糊数学理论针对不同的TBM类型将评价指标转化为模糊隶属函数；S3、通过层次熵权法确定每组隶属函数的评价指标权重；S4、通过向量乘法计算TBM的掘进适应性。S5、建立TBM掘进适应性评价等级划分。本发明采用上述的一种基于适应性评价的TBM选型方法，根据实际地质情况、隧道设计参数和遭遇的地质灾害进行掘进适应性评价，有效指导TBM的选型。
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公开(公告)号：CN116872326A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310666556.3
申请日：2023-06-07
申请人： 中电建南方建设投资有限公司 , 中电建铁路建设投资集团有限公司 , 中电建南方建筑科技有限公司 , 中国水利水电第七工程局有限公司 , 北京交通大学
发明人： 郭平 , 李茂 , 曹玉新 , 徐权斌 , 周宇辰 , 刘陆东 , 孙毅 , 翟宁 , 彭慧群 , 梁香利 , 张涛 , 姜伟 , 郑鹏鹏 , 赵文华 , 谭忠盛 , 王健 , 李宗林 , 李庆楼 , 李林峰
IPC分类号： B28B1/04 , E02D29/045 , B28B1/16 , B28B23/00 , B28B23/02
摘要： 本发明公开了一种用于装配式地铁车站的预制构件的浇筑方法，通过优化混凝土下料口的布置方式，将下料口设置在预制构件的榫槽处以及预制构件的中部位置处，并采用分层浇筑的方式，从底层至上层，控制混凝土的坍落度呈减小趋势，从而保证装配式地铁车站预制构件生产符合施工标准，保障装配式地铁车站施工及运营过程中的安全与稳定性。
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公开(公告)号：CN116695728A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310666410.9
申请日：2023-06-07
申请人： 中电建南方建设投资有限公司 , 中电建铁路建设投资集团有限公司 , 中电建南方建筑科技有限公司 , 中国水利水电第七工程局有限公司 , 深圳市市政设计研究院有限公司 , 北京交通大学
发明人： 张宏伟 , 何茂周 , 朱旭红 , 谢军 , 刘陆东 , 王鑫 , 王更生 , 阳文胜 , 白伟 , 罗强 , 龙建平 , 宗秋雷 , 许磊 , 袁强强 , 谭忠盛 , 王健 , 李宗林 , 李庆楼 , 李林峰
IPC分类号： E02D17/04 , E02D29/045
摘要： 本发明公开了一种多级伸缩式传力键装置，通过设计呈分体结构的嵌入件以及抵接件，嵌入件包括块本体以及设置在块本体内的第一凹部，第一凹部由块本体的端面沿第一方向向内凹陷形成，其中，第一方向为块本体的轴线方向；抵接件至少一部分收容在第一凹部内，且抵接件可沿着第一方向在第一凹部内移动，以使得抵接件的端面抵接在基坑围护结构的墙面上。由此，无需在根据预制构件与基坑围护结构之间的间距来专门定制改造传力键，可根据实际需求来灵活配置嵌入件和抵接件，可实现传力键批量化生产，并适应不同工况下的预制构件与基坑围护结构间距，方便快捷。
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公开(公告)号：CN113464145A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110765032.0
申请日：2021-07-06
申请人： 北京交通大学
摘要： 本申请公开了一种软弱围岩大断面隧道开挖施工方法，该软弱围岩大断面隧道开挖施工方法包括如下步骤：拱部超前支护；上台阶环形开挖，并留置上台阶核心土；上拱部初期支护；上台阶核心土开挖；下台阶中部倒梯形开挖；下台阶两侧开挖；下台阶初期支护，并与上拱部初期支护封闭成环。本申请实现了提升施工过程中的安全性的同时，加快施工效率，缩短工期从而降低工程投入的技术效果，进而解决了相关技术中的软弱围岩隧道施工方法存在开挖支护技术步骤繁琐，施工效率较低，安全性差，不能及时封闭成环的问题。
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公开(公告)号：CN113420506A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110738219.1
申请日：2021-06-30
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供一种掘进速度的预测模型建立方法、预测方法及装置，包括：获取不同围岩的属性参数，对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果；基于所述多个聚类结果建立经验公式，基于围岩的属性参数对所述经验公式进行训练，得到回归公式；对所述回归公式进行处理，得到标准的线性回归模型。能够在保障隧道正常施工的前提下，通过人工智能技术进行TBM掘进速度的预测，得到更加贴合实际施工地质条件的掘进速度，进而有效指导TBM的正常掘进，缩短施工工期。
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公开(公告)号：CN115408929B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210880782.7
申请日：2022-07-22
申请人： 北京交通大学
摘要： 本申请公开了一种用于隧道掘进施工预测的数据处理方法和装置。该方法包括：通过获取待处理隧道掘进施工样本数据，对待处理隧道掘进施工样本数据进行基于样本排序筛选的优化处理，得到训练样本数据，根据训练样本数据进行模型训练得到隧道掘进施工预测模型，隧道掘进施工模型对待处理隧道岩体特征数据进行预测处理，得到目标隧道掘进施工参数数据。通过对所述待处理隧道掘进施工样本数据进行基于样本排序筛选的优化处理，筛选了样本数据中的极端数据和降低了样本数据的无序性，解决了现有技术中获取模型训练样本的效率较低导致的TBM掘进参数的预测效率较低的问题，实现了提高训练隧道掘进施工模型的效率和准确率的技术效果。
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公开(公告)号：CN116976072A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310526446.7
申请日：2023-05-10
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06Q10/04
摘要： 本公开提供了一种适用于TBM掘进效能的预测方法、装置及电子设备，其中方法包括：分别获取围岩样本的围岩参数、TBM的掘进参数和TBM的效能参数，得到数据集，其中，TBM的效能参数用于表征TBM掘进效能；将数据集按照预设比例分为训练集和测试集，并将训练集按照围岩参数和掘进参数进行分组，确定各组所对应效能参数的算术平均值；基于Hassanpour模型，通过岭回归算法对各组所对应效能参数的算术平均值进行回归，建立掘进效能预测模型，其中，掘进效能预测模型用于预测TBM掘进效能；将测试集中的围岩参数和掘进参数输入掘进效能预测模型，得到对应的效能参数，以实现对TBM掘进效能的准确预测，并通过TBM掘进效能的准确预测有效指导TBM的正常掘进。
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