-
公开(公告)号：CN112627244A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011480628.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了上软下硬基坑吊脚桩锚索力智能预测方法及系统，包括通过布设在基坑中多种传感器采集基坑中的多元信息获得吊脚桩基坑监测信息序列，利用随机森林回归法对吊脚桩基坑监测信息序列建立回归模型，通过回归模型预测下一时刻的锚索力。本方法通过采集基坑中锚索力、地下水位、气温、基坑开挖一端距离锚索固定端的水平距离以及基坑开挖底部距离锚索固定端的竖向距离等信息，并通过上述信息建立锚索力的回归模型，通过该模型可以精确地预测下一时刻的锚索力，以保证基坑的施工安全。本发明并公开了上软下硬基坑吊脚桩锚索力智能预测系统，可以实现对基坑的锚索力精确地预测。
-
公开(公告)号：CN108399296B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201810162608.2
申请日：2018-02-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种临近构筑物的基坑静态爆破的振速预测方法，该方法使用遗传神经网络对静态爆破影响范围内的振速进行预测，具体地，以地质强度指标GSI、岩石软硬程度mi、岩石扰动程度D、装药量G和装药孔距离临近构筑物或管线的距离d为输入参数，基于正交设计原理获得样本输入参数分布，并利用TNT当量法将液态二氧化碳破岩装置等效为TNT炸药模型，从而使用LS‑DYNA软件计算生成样本输出参数，用训练样本集对遗传神经网络进行训练，得到输入参数与输出参数的映射关系，应用该映射关系可以实现对工程实际中的振速预测。
-
公开(公告)号：CN116663120A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310666721.5
申请日：2023-06-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明实施例公开了一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，包括：建立隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型并建立隧道爆破三维计算模型；对爆破参数进行正交设计形成正交方案进行数值模拟以获得对地表振速和围岩损伤数值的模拟结果；形成以地表振速和围岩损伤为输入变量，爆破参数为输出变量的训练样本集和测试样本集；对训练样本集进行学习形成GP预测模型；依据现场施工环境，设定施工段地表振速控制值和围岩损伤控制值，基于所建立的GP预测模型，对爆破参数进行确定，根据确定的爆破参数进行隧道爆破施工。本发明能够通过地表振速和围岩损伤的双指标控制方法，实现对爆破参数的控制，进而减小爆破施工对地表建(构)筑物的影响。
-
公开(公告)号：CN108664711A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810363335.8
申请日：2018-04-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种锚杆轴力变化趋势预测方法。本方法通过埋设振弦式传感器实时获取工程现场温度、地下水位高度、锚杆轴力等参数；基于粒子群算法优化分析并选择历史数据步数；采用红外线测距仪测量开挖位置与锚杆锚固位置之间的水平距离，同时测量开挖面与锚杆锚固位置之间的垂直距离。将已测得参数组作为学习样本，以差异进化算法优化的极限学习机作为计算方法，对锚杆所承受轴力在未来几天的变化趋势进行预测。本发明通过对工程现场当天相关参数的测量并结合其历史数据来超前预测未来几天内稳固锚杆所承受的轴力值，便于提前发现可能存在的工程危险，很大程度上提高了基坑施工过程中的安全系数。
-
公开(公告)号：CN108399296A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810162608.2
申请日：2018-02-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种临近构筑物的基坑静态爆破的振速预测方法，该方法使用遗传神经网络对静态爆破影响范围内的振速进行预测，具体地，以地质强度指标GSI、岩石软硬程度mi、岩石扰动程度D、装药量G和装药孔距离临近构筑物或管线的距离d为输入参数，基于正交设计原理获得样本输入参数分布，并利用TNT当量法将液态二氧化碳破岩装置等效为TNT炸药模型，从而使用LS-DYNA软件计算生成样本输出参数，用训练样本集对遗传神经网络进行训练，得到输入参数与输出参数的映射关系，应用该映射关系可以实现对工程实际中的振速预测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112627244B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011480628.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了上软下硬基坑吊脚桩锚索力智能预测方法及系统，包括通过布设在基坑中多种传感器采集基坑中的多元信息获得吊脚桩基坑监测信息序列，利用随机森林回归法对吊脚桩基坑监测信息序列建立回归模型，通过回归模型预测下一时刻的锚索力。本方法通过采集基坑中锚索力、地下水位、气温、基坑开挖一端距离锚索固定端的水平距离以及基坑开挖底部距离锚索固定端的竖向距离等信息，并通过上述信息建立锚索力的回归模型，通过该模型可以精确地预测下一时刻的锚索力，以保证基坑的施工安全。本发明并公开了上软下硬基坑吊脚桩锚索力智能预测系统，可以实现对基坑的锚索力精确地预测。
-
公开(公告)号：CN108664711B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201810363335.8
申请日：2018-04-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/17 , G06N20/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种锚杆轴力变化趋势预测方法。本方法通过埋设振弦式传感器实时获取工程现场温度、地下水位高度、锚杆轴力等参数；基于粒子群算法优化分析并选择历史数据步数；采用红外线测距仪测量开挖位置与锚杆锚固位置之间的水平距离，同时测量开挖面与锚杆锚固位置之间的垂直距离。将已测得参数组作为学习样本，以差异进化算法优化的极限学习机作为计算方法，对锚杆所承受轴力在未来几天的变化趋势进行预测。本发明通过对工程现场当天相关参数的测量并结合其历史数据来超前预测未来几天内稳固锚杆所承受的轴力值，便于提前发现可能存在的工程危险，很大程度上提高了基坑施工过程中的安全系数。
-
公开(公告)号：CN207998853U
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201820059729.X
申请日：2018-01-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本实用新型公开了一种适用于富水土岩混合地层的复合式围护结构，包括咬合桩，所述咬合桩包括相互咬合的加筋咬合桩和混凝土咬合桩，所述咬合桩上部置于基坑四周的土层中，所述咬合桩的下端置于基坑四周的岩石层中，还包括钢管桩，所述钢管桩下部竖直打入基坑四周的岩石层中，所述钢管桩上部的外壁与基坑四周的岩石层内壁贴合，所述咬合桩和钢管桩分别通过多条加固锚索与基坑四周的土层和岩石层进行锁紧固定。该结构具有施工简单，防护性能好，适于上软下硬地层的施工需求。
-
公开(公告)号：CN206399747U
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201621446964.X
申请日：2016-12-27
Applicant: 大连海事大学 , 中交隧道工程局有限公司北京分公司
Inventor： 张峰瑞 , 姜谙男 , 赵宗智 , 王金满 , 杨锐 , 尹国辉 , 郭树勋 , 郑世杰 , 胡伟 , 李雪东 , 武洪海 , 王振 , 谭振 , 张晓刚 , 田小力 , 尹旭辉 , 赵云龙 , 樊志鹏
Abstract: 本实用新型公开了一种岩石试验装置，包括用于对岩石试样进行三轴流变试验的三轴试验装置(1)，用于对所述岩石试样进行剪切流变试验的剪切试验装置(2)、用于向所述三轴试验装置(1)和所述剪切试验装置(2)提供用于动力的液压控制系统(3)以及与所述三轴试验装置(1)和所述剪切试验装置(2)连接用于采集试验数据的数据采集装置(4)，所述三轴试验装置(1)与所述液压控制系统(3)之间设有开关装置，所述剪切试验装置(2)与所述液压控制系统(3)之间也设有开关装置。通过上述结构，本实用新型实现了一个液压控制系统在开关装置的作用下可以控制三轴试验装置和剪切试验装置两套试验装置，节省了试验装置的成本和空间，方便对岩石试样进行不同试验。
-
公开(公告)号：CN208415271U
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201820906741.X
申请日：2018-06-12
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本实用新型提供的一种适用于不良岩质的基坑侧墙支护结构，包括钻孔灌注排桩、旋喷止水排桩、喷浆混凝土墙、锚杆、多个间隔分离的钢管桩构成的钢管排桩与砖砌围护墙，钢管排桩位于基坑外侧的下部并伸入基坑底部，砖砌围护墙紧贴钢管排桩，钻孔灌注排桩位于钢管排桩远离基坑一侧的上方，钻孔灌注排桩的下端低于钢管排桩的上端，旋喷止水排桩位于钻孔灌注排桩外侧，喷浆混凝土墙位于砖砌围护墙上方且紧贴钻孔灌注排桩内侧。锚杆穿过钻孔灌注排桩、钢管排桩或者旋喷止水排桩，锚杆设置锚具。本实用新型满足了在不良地质地层基坑施工过程中防水、防变形的施工需求。使用加固锚杆，在锚杆头部设置锚具施加了预应力。整体结构的强度能得到了大幅提升。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.029 seconds)
