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公开(公告)号：CN114996830A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210928018.2
申请日：2022-08-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于隧道施工技术领域，并具体公开了一种盾构隧道下穿既有隧道的可视化安全评估方法及设备。所述方法包括：构建隧道施工参数指标体系，并获取现有数据；基于GCN回归模型和现有数据构建地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力的GCN预测模型，采用SHAP模型解释GCN预测模型，获得地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力对不同特征的敏感性；利用蒙特卡罗模拟土壤参数中的不确定性，同时将地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力的预测值和实际值线性回归，以获取预测结果在同时考虑土壤和模型不确定性时的置信区间，从而计算安全风险；将上述运算过程的交互和安全风险进行可视化。本发明安全风险计算精确，保证施工的可靠性。
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公开(公告)号：CN106407581A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610856415.8
申请日：2016-09-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于地铁隧道施工技术领域，并公开了一种地铁隧道施工诱发地表沉降的智能预测方法。该预测方法的步骤包括：(a)利用小波包分析分解原始沉降监测数据高低频信号；(b)利用粒子群优化算法确定最小二乘支持向量机预测模型的参数，通过预测模型充分提取监测数据变化趋势，实时预测各节点沉降信号；(c)通过小波包重构技术将高频低频范畴内单独预测的沉降信号进行合成得到最终预测值；(d)提出表征模型预测能力的绩效指标验证预测模型的可靠性和准确性。本发明能够全面精细地提取高频低频信号，将信号中的强弱信号分离，有效避免强弱信号相互间的干扰，进而提高地铁隧道施工诱发地表沉降的预测精度与可靠度。
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公开(公告)号：CN118427981A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410369011.0
申请日：2024-03-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/15 , G06F18/2433 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯优化Autoformer的盾构刀盘扭矩的多步预测控制方法，包括：选取多个影响因素作为输入参数，将刀盘扭矩作为输出参数，进行数据预处理，建立原始样本集；利用Pearson相关分析对所述原始样本集中的冗余参数分析过滤，筛选出关键影响参数，并对时间序列数据进行重构，获得刀盘扭矩预测数据集；将所述刀盘扭矩预测数据集分批输入Autoformer模型中，以贝叶斯优化对Autoformer的超参数进行优化，构建BO‑Autoformer预测模型，对刀盘扭矩进行多步预测；采用SHAP方法对建立的刀盘扭矩多步预测模型进行全局解释，计算输入参数以及时间步对刀盘扭矩的Shapley值，获得不同特征对预测结果的贡献度。本发明建立的贝叶斯优化Autoformer模型，可实现刀盘扭矩高稳定、高精度的多步预测。
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公开(公告)号：CN107856753B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201711211041.5
申请日：2017-11-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: B62D57/024 , B62D55/265 , G01M3/00 , G01M3/04
Abstract: 本发明属于隧道渗水检测相关技术领域，其公开了一种基于多传感器融合的隧道渗水检测机器人,其包括具有开口的机壳、连接于所述机壳的所述机壳底盘、吊装于所述机壳的控制电路板、至少三个真空泵、大吸盘、轮腿足及履带行走模块；所述底盘还开设贯穿所述底盘的有凹槽及孔洞；所述大吸盘设置在所述凹槽内，其设置有吸盘足；所述履带行走模块部分穿过所述孔洞而凸出于所述底盘远离所述机壳的表面，其还设置有小吸盘；至少三个所述真空泵分别连接于所述大吸盘、所述小吸盘及所述吸盘足；至少三个所述真空泵、所述轮腿足及所述履带行走模块分别电性连接于所述控制电路板。本发明提高了检测精度，适用性较强，成本较低，灵活性较高。
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公开(公告)号：CN112001600B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010756906.1
申请日：2020-07-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于SVM和DS理论的渗漏水风险监测方法，包括：构建盾构隧道渗漏水三级风险监测参数体系，并获取实时监测数据；构建并训练SVM分类模型，基于实时监测数据，通过SVM分类模型获取二级风险监测参数的基本概率赋值；基于D‑S证据理论对二级风险监测参数的BPA进行证据融合，得到二级风险监测参数的风险等级隶属度；根据二级风险监测参数的风险等级隶属度获取盾构隧道渗漏水风险等级，并逆向计算相应的风险监测参数，完成盾构隧道渗漏水风险监测。本发明有效提高了隧道渗漏水风险监测的客观性和准确性，并且能够有针对性地进行风险控制，降低渗漏风险，保证地铁隧道安全运营。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114418469A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210322548.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06N3/00 , G06F30/27 , G06F30/13 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种基于LGBM‑NSGA‑Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法及设备。所述方法包括：构建盾构施工参数指标体系，并获取实时监测数据；构建并训练LGBM回归模型，根据实时监测数据，采用LGBM回归模型对盾构施工引起近接既有隧道变形进行预测；构建LGBM‑NSGA‑Ⅲ多目标优化模型，将LGBM回归函数与刀盘磨损和盾构能耗进行结合，作为NSGA‑Ⅲ优化施工参数的多个目标函数，根据多个目标函数对近接既有隧道变形、刀盘磨损和盾构能耗进行优化；根据得到的Pareto最优解集，确定满足近接既有隧道变形、刀盘磨损和盾构能耗最优的盾构施工参数控制范围。本发明可以在不依赖人工操控的情况下降低对刀盘的磨损并减少盾构能耗。
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公开(公告)号：CN112001600A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010756906.1
申请日：2020-07-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于SVM和DS理论的渗漏水风险监测方法，包括：构建盾构隧道渗漏水三级风险监测参数体系，并获取实时监测数据；构建并训练SVM分类模型，基于实时监测数据，通过SVM分类模型获取二级风险监测参数的基本概率赋值；基于D-S证据理论对二级风险监测参数的BPA进行证据融合，得到二级风险监测参数的风险等级隶属度；根据二级风险监测参数的风险等级隶属度获取盾构隧道渗漏水风险等级，并逆向计算相应的风险监测参数，完成盾构隧道渗漏水风险监测。本发明有效提高了隧道渗漏水风险监测的客观性和准确性，并且能够有针对性地进行风险控制，降低渗漏风险，保证地铁隧道安全运营。
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公开(公告)号：CN114996830B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210928018.2
申请日：2022-08-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于隧道施工技术领域，并具体公开了一种盾构隧道下穿既有隧道的可视化安全评估方法及设备。所述方法包括：构建隧道施工参数指标体系，并获取现有数据；基于GCN回归模型和现有数据构建地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力的GCN预测模型，采用SHAP模型解释GCN预测模型，获得地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力对不同特征的敏感性；利用蒙特卡罗模拟土壤参数中的不确定性，同时将地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力的预测值和实际值线性回归，以获取预测结果在同时考虑土壤和模型不确定性时的置信区间，从而计算安全风险；将上述运算过程的交互和安全风险进行可视化。本发明安全风险计算精确，保证施工的可靠性。
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公开(公告)号：CN114996829A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210917562.7
申请日：2022-08-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/12 , G06N7/00 , G06N20/20 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于隧道施工技术领域，并具体公开了一种近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法及设备。所述方法包括：构建隧道施工参数指标体系采用轻量化梯度促进机算法建立预测极限支撑压力和地表变形的集成学习模型；利用NSGA‑Ⅱ对极限支撑压力和地表变形两个目标进行优化，同时考虑岩土条件的不确定性和元模型的误差；通过蒙特卡罗仿真，建立概率约束进行多目标优化，生成Pareto前沿，并以离理想点距离最短的点为准则得到新隧道的最佳位置。本发明不仅能够预测和优化邻近既有隧道的开挖破坏，新隧道的最佳位置将在现有隧道的基础上确定，而且还考虑了地质条件和元模型等各种类型的不确定性，使得结果更加可靠，从而为决策提供更保守的参考。
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公开(公告)号：CN111985804A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010829783.X
申请日：2020-08-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于盾构下穿既有隧道安全风险评价领域，并具体公开了一种基于数据挖掘和数据融合盾构近接既有隧道安全评价方法。包括：建立盾构下穿既有隧道安全评价指标体系和风险等级划分标准；采用故障树分析法进行贝叶斯网络的设计；基于专家判断的群决策获得贝叶斯网络中根节点的专家评价区间模糊集，并采用改进证据理论对专家评价区间模糊集进行融合，获取贝叶斯网络根节点的模糊先验概率分布；基于构建的贝叶斯网络模型，进行盾构下穿既有隧道的风险概率推理和敏感性分析，确定盾构下穿既有隧道的安全风险等级和关键控制因素。本发明实现了更加准确合理的盾构下穿既有隧道的安全风险综合评价，为工程的安全风险预警与控制决策提供了有力依据。
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