公开(公告)号：CN117145503A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310941694.8

申请日：2023-07-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张立茂 ,  林鹏辉 ,  王露露 ,  黄锦庭 ,  李永胜 ,  王堃宇 ,  王迦淇 ,  邬毛志 ,  吴贤国 ,  付先雷 ,  肖仲华 ,  郭靖

IPC: E21D9/087 ,  E21D9/093 ,  E21D9/06 ,  E21F17/18 ,  E21F17/00 ,  G06F30/27 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于物理信息强化学习的盾构机掘进控制方法及装置。所述方法包括：基于TBM运行数据，将土压平衡理论嵌入以DNN为神经网络架构的模型中，构建TBM在隧道施工过程中的环境网络模型；以物理信息环境为基础，通过在双延迟深度确定性算法的奖励函数和惩罚中考虑盾构机内外的土压平衡、掘进速度非负性以及中部土仓压力介于顶部和底部土仓压力之间的物理规律和约束条件，构建基于物理的双延迟深度确定性算法模型；基于双延迟深度确定性算法模型，实时动态调整TBM参数，从而达到隧道开挖所需的掘进速度和保持开挖过程中土压力的平衡。本发明采用于物理信息强化学习方法可同时提高隧道开挖的施工效率和稳定性。

公开(公告)号：CN116245020A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310099063.6

申请日：2023-02-03

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张立茂 ,  黄锦庭 ,  付先雷 ,  李永胜 ,  王堃宇 ,  王迦淇 ,  邬毛志 ,  吴贤国 ,  刘琼 ,  郭靖

IPC: G06F30/27 ,  E21D9/087 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法及系统，方法包括：采集TBM的运行数据，并进行数据预处理，其中，运行数据包括可调运行参数；基于预处理后的数据，采用LightGBM建立TBM效能预测模型，其中，以贝叶斯优化对LightGBM进行超参数优化，以预测误差为损失函数评估TBM效能预测模型，直至得到满足预设要求的TBM效能预测模型；以刀盘磨损和刀盘能耗的最小化为目标，建立基于NSGA‑II的多目标优化模型，得到帕累托前沿；求解帕累托前沿，得到最优的TBM的可调运行参数。本发明可减少刀具磨损和刀盘能耗，提升隧道掘进机的性能，指导隧道施工，促进隧道工程项目的施工。