公开(公告)号：CN116702271A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310560272.6

申请日：2023-05-18

申请人： 天津大学

发明人： 余佳维 ,  郑刚 ,  程雪松 ,  韩圣章 ,  夏曾银 ,  刘颖 ,  马小龙 ,  冀叶涛 ,  许钊荣 ,  孟灵波

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F111/06 ,  G06F111/04

摘要： 本发明公开了一种机器学习和改进遗传算法的盾构施工参数多目标优化方法，方法包括：获取盾构各项施工参数、盾构姿态的水平、垂直纠偏误差和盾构掘进引起地表变形的沉降数据；建立盾构施工参数与盾构水平姿态、垂直姿态的两个SVM预测模型，盾构施工参数对地表最终沉降的LGBM预测模型，得到回归预测函数；以盾构的水平、垂直姿态偏差和地表沉降的最终沉降作为控制目标，回归预测函数作为改进NSGA‑Ⅲ算法的适应度函数，设定盾构施工参数的约束条件，构建LGBM‑SVM‑NSGA‑Ⅲ多目标优化模型；根据改进NSGA‑III算法得到Pareto最优解集，确定满足盾构垂直、水平姿态纠偏误差和地表沉降变形限值的盾构施工参数的控制范围。