公开(公告)号：CN116776410A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310166429.7

申请日：2023-02-24

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴贤国 ,  刘俊 ,  冯宗宝 ,  陈虹宇 ,  王静怡 ,  李昕懿 ,  雷宇 ,  曹源 ,  徐文 ,  黄浩

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/126 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于BO‑RF‑NSGA‑Ⅲ的盾构下穿施工桥墩位移优化方法及设备。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BO‑RF回归模型，根据实时监测数据，采用BO‑RF回归模型对盾构下穿施工引起桥墩竖向位移和水平位移进行预测；构建BO‑RF‑NSGA‑Ⅲ多目标优化模型，将建立的BO‑RF回归函数作为NSGA‑Ⅲ适应度函数，对盾构下穿施工引起桥墩竖向位移和水平位移进行优化；根据得到的Pareto最优解集，通过TOPSIS法确定满足盾构下穿施工引起桥墩竖向位移和水平位移最优的盾构施工参数。本发明可以在不依赖人工操控的情况下减少盾构下穿施工引起桥墩竖向位移和水平位移。

公开(公告)号：CN115081749A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210900027.0

申请日：2022-07-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴贤国 ,  冯宗宝 ,  李昕懿 ,  刘俊 ,  陈虹宇 ,  王廷辉 ,  裴以军 ,  张金军 ,  戴小松 ,  徐文胜 ,  覃亚伟 ,  吴克宝

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  E21D9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯优化LSTM的盾构掘进载荷超前预测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取盾构施工参数的监测数据，进行数据预处理；利用Pearson相关分析进行冗余参数分析过滤，并采用随机森林算法进行特征选择，得到最优参数集；基于最优参数集，进行贝叶斯优化LSTM的盾构掘进载荷预测。对于采集的初始数据进行预处理，过滤了停机数据、异常值和缺失值等无关数据，通过相关性分析过滤了高度耦合参数，在此基础上利用RF进行重要性排序和特征选择，得到了最优参数集，用贝叶斯优化确定了LSTM预测模型的最优超参数，基于选择的超参数构建刀盘扭矩和总推进力预测模型，实现准确的掘进载荷超前预测，为盾构机的运行操作提供参考。

公开(公告)号：CN116050603A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211738891.1

申请日：2022-12-31

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴贤国 ,  徐文 ,  赵鹏鑫 ,  刘俊 ,  李昕懿 ,  黄浩 ,  曹源 ,  冯宗宝

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/08 ,  G06F17/18 ,  G06F30/27 ,  G06F30/13 ,  G06F119/02 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明属于隧道变形控制技术领域，并具体公开了一种基于混合智能方法的暗挖隧道变形预测和优化方法及设备。包括：基于小间距暗挖隧道施工参数的监测数据，确定影响参数，进行数据预处理；利用贝叶斯(BO)优化随机森林(RF)预测模型参数，进行超参数优化与影响参数重要性排序，得到预测结果；基于预测得到的优化目标与影响参数间的非线性回归映射关系，建立NSGA‑Ⅲ模型中的目标优化函数，获取Pareto前沿解集，实现小间距暗挖隧道施工的多目标优化。本发明结合BO‑RF‑NSGA‑Ⅲ构建小间距暗挖隧道变形预测和优化控制模型，实现了对地表沉降、隧道拱顶沉降和隧道拱腰沉降的超前预测，为小间距暗挖隧道的施工操作提供依据和指导。