-
公开(公告)号：CN115600654A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211189012.4
申请日：2022-09-27
IPC分类号： G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q50/08
摘要： 本发明提供一种基于卷积LSTM的盾构滚刀磨损量实时预测方法及系统，包括：S1，构建滚刀磨损参数集；S2，根据滚刀磨损参数、该滚刀磨损参数所对应的实际工作时间以及滚刀刀圈直径，建立滚刀磨损状态评价标准；S3，建立卷积LSTM深度学习网络模型，将所述滚刀磨损参数集和滚刀磨损状态评价标准输入所述卷积LSTM深度学习网络模型进行训练，训练后得到滚刀磨损量预测模型；S4，采用上述滚刀磨损量预测模型进行预测，得到盾构滚刀磨损量实时预测值。本发明采用CNN和LSTM方法构建深度学习网络对滚刀磨损进行实时预测，提高深度学习网络预测准确性，解决了直接开舱检查方法工作效率低的问题。
-
公开(公告)号：CN115495987A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211185830.7
申请日：2022-09-27
申请人： 广东珠三角城际轨道交通有限公司 , 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 汕头大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/12
摘要： 本发明提供一种滚刀实际工作时间确定、磨损量实时预测方法及终端，包括：获取一滚刀在检查中磨损量记录的次数；找出相邻第i次滚刀磨损量和第i‑1次的滚刀磨损量记录数据；过滤掉滚刀第i次磨损量记录与第i‑1次磨损量记录区段内盾构机非工作时间的数据；再过滤掉第i次磨损量记录与第i‑1次磨损量记录区段内盾构机每环掘进过程中的起始段和结束段数据，保留稳定阶段数据；确定第i次磨损量记录与第i‑1次磨损量记录区段内滚刀与地层相互作用时间，该时间即滚刀实际工作时间。本发明实现对盾构掘进过程中某单把滚刀磨损量的实时预测，提高预测结果的准确性和可靠性，减少施工中刀具检查维护次数和时间。
-
公开(公告)号：CN115826080A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211512313.6
申请日：2022-11-29
申请人： 广东珠三角城际轨道交通有限公司 , 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 汕头大学
摘要： 本发明提供一种适用于风化花岗岩盾构施工的地层类别确定方法，包括：确定盾构掘进每环的比推力与比扭矩；基于所述每环的比推力与比扭矩，对盾构掘进地层进行分类；根据获得的地层类别，确定地层类别判断参数集；对所述地层类别判断参数集进行预处理；基于预处理后的地层类别判断参数集建立随机森林模型，并确定模型参数；利用优化过后的随机森林模型确定盾构地层类别。本发明基于随机森林模型，采用比推力和比扭矩反映盾构掘进过程中地层变化对盾构施工的影响，结合盾构操作参数和地质参数对盾构地层进行判断，有利于辅助现场盾构操作人员判断盾构掘进过程中地层变化。本发明实用性强，对地层类别判断的准确性高，具有很大的应用和推广价值。
-
公开(公告)号：CN113298220B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110597689.0
申请日：2021-05-31
申请人： 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 中铁十六局集团有限公司 , 汕头大学
发明人： 李学荣 , 乔国华 , 阮经仟 , 黄太玉 , 卫海梁 , 王磊 , 王念 , 沈水龙 , 林松顺 , 胡承睿 , 侯永兵 , 李小锋 , 魏龙刚 , 安普振 , 陈贺 , 李志坡 , 王猛 , 李明俊 , 韩非 , 邓川宁 , 季少雷 , 杨帅 , 罗园
IPC分类号： G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08 , E21D9/06 , E21D9/093
摘要： 本发明提供一种基于神经网络优化的盾构机掘进速度预测方法，其中包括：S100，收集地质参数；S200，收集每一环盾构施工参数，并对地质参数和施工参数进行标准化处理，将处理后的数据划分为训练集与测试集；S300，确定模型的输入变量，并将盾构施工参数集中的盾构掘进速度作为输出变量，利用划分的训练集建立深度学习神经网络模型；S400，基于深度学习神经网络模型对盾构机在测试集上的掘进速度进行预测，并使用分层粒子群算法对神经网络预测模型进行动态优化。本发明预测结果与实际施工中的盾构机掘进速度吻合，预测结果准确可靠。
-
公开(公告)号：CN113283767A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110607711.5
申请日：2021-06-01
申请人： 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 中铁十六局集团有限公司 , 汕头大学
摘要： 本发明提供一种基于信息融合的基坑施工风险评估方法，包括：S1,基于工程概况和工程经验，构建风险评价体系，所述风险评价体系确定风险因子以及划分风险等级；S2，获取所述风险因子对应的监测项目所监测得到的数据，将对所述数据进行归一化处理；S3，根据所述风险等级确定隶属度函数，计算隶属度，构建风险评估矩阵；S4，根据所述风险评估矩阵，利用熵权法确定各风险等级的权重；S5，利用证据理论对数据进行融合，确定基坑工程的风险评估等级。本发明克服了现有方法中存在的缺乏对多因素综合作用的考虑而造成风险评估不准确的问题。
-
公开(公告)号：CN113667226B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110868181.X
申请日：2021-07-30
申请人： 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 汕头大学 , 中铁十六局集团有限公司
IPC分类号： C08L23/16 , C08L7/00 , C08K13/02 , C08K3/04 , C08K3/26 , C08K3/22 , C08K5/09 , G01M3/02 , G01N3/08
摘要： 本发明提供一种用于盾构隧道密封垫及其制备方法、防水性能确定方法，确定方法包括：设定密封垫在不同张开量和错台量工况下进行T型耐水压试验，测得密封垫在设定张开量和错台量下的防水性能；对密封垫进行压缩试验，得到压缩荷载‑位移曲线；建立密封垫模型确定模型参数和边界条件；将数值模拟结果与密封垫压缩试验结果相比较，验证模型是否合理；模拟获得密封垫与管片沟槽之间的平均接触应力，拟合T型耐水压试验结果和数值模拟结果，得出确定密封垫的防水性能经验公式。本发明防水性能确定方法能够节约大量试验时间和高效预测盾构隧道复合型密封垫的防水能力；制备方法的密封垫与传统密封垫相比，能够提高盾构隧道密封垫的防水性能。
-
公开(公告)号：CN113667226A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110868181.X
申请日：2021-07-30
申请人： 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 汕头大学 , 中铁十六局集团有限公司
IPC分类号： C08L23/16 , C08L7/00 , C08K13/02 , C08K3/04 , C08K3/26 , C08K3/22 , C08K5/09 , G01M3/02 , G01N3/08
摘要： 本发明提供一种用于盾构隧道密封垫及其制备方法、防水性能确定方法，确定方法包括：设定密封垫在不同张开量和错台量工况下进行T型耐水压试验，测得密封垫在设定张开量和错台量下的防水性能；对密封垫进行压缩试验，得到压缩荷载‑位移曲线；建立密封垫模型确定模型参数和边界条件；将数值模拟结果与密封垫压缩试验结果相比较，验证模型是否合理；模拟获得密封垫与管片沟槽之间的平均接触应力，拟合T型耐水压试验结果和数值模拟结果，得出确定密封垫的防水性能经验公式。本发明防水性能确定方法能够节约大量试验时间和高效预测盾构隧道复合型密封垫的防水能力；制备方法的密封垫与传统密封垫相比，能够提高盾构隧道密封垫的防水性能。
-
公开(公告)号：CN113298220A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110597689.0
申请日：2021-05-31
申请人： 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 中铁十六局集团有限公司 , 汕头大学
发明人： 李学荣 , 乔国华 , 阮经仟 , 黄太玉 , 卫海梁 , 王磊 , 王念 , 沈水龙 , 林松顺 , 胡承睿 , 侯永兵 , 李小锋 , 魏龙刚 , 安普振 , 陈贺 , 李志坡 , 王猛 , 李明俊 , 韩非 , 邓川宁 , 季少雷 , 杨帅 , 罗园
摘要： 本发明提供一种基于神经网络优化的盾构机掘进速度预测方法，其中包括：S100，收集地质参数；S200，收集每一环盾构施工参数，并对地质参数和施工参数进行标准化处理，将处理后的数据划分为训练集与测试集；S300，确定模型的输入变量，并将盾构施工参数集中的盾构掘进速度作为输出变量，利用划分的训练集建立深度学习神经网络模型；S400，基于深度学习神经网络模型对盾构机在测试集上的掘进速度进行预测，并使用分层粒子群算法对神经网络预测模型进行动态优化。本发明预测结果与实际施工中的盾构机掘进速度吻合，预测结果准确可靠。
-
公开(公告)号：CN113282990A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110597488.0
申请日：2021-05-31
申请人： 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 中铁十六局集团有限公司 , 汕头大学
摘要： 本发明公开一种盾构运动轨迹的智能化实时确定方法、终端和介质，包括：收集水文地质参数；收集隧道盾构施工中盾构操作参数，并对盾构操作参数进行离散小波变换处理；将水文地质参数及盾构操作参数作为数据集，将数据集划分为训练集和测试集；建立长短期记忆神经网络，在长短期记忆神经网络中输入训练集进行训练，当测试集达到精度标准时结束训练并保存长短期记忆神经网络，用于盾构运动轨迹确定。本发明实现了盾构姿态及盾构机位置偏移情况的高精度、高效率预测，通过实时调控偏移进而实现了盾构机运动轨迹的精准控制。
-
公开(公告)号：CN115718947A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211514054.0
申请日：2022-11-29
申请人： 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 汕头大学
摘要： 本发明公开一种盾构施工数据的挖掘方法和系统，包括：提供根据地质钻孔数据和隧道埋深获取盾构机穿越土层的类别；从所述地质钻孔数据获取地质参数，计算每种类别土层的面积占比，依据所述面积占比对所述地质参数进行加权；收集盾构机穿越钻孔位置处的掘进参数并预处理；拟合预处理后的所述掘进参数和所述地质参数，获得掘进参数和地质参数关系式；基于所述关系式和待掘进区域地质参数预测盾构掘进参数。本发明将盾构掘进参数与地质参数结合起来，获得盾构掘进参数与地质参数之间的关系，能够通过盾构机掘进断面的地质参数预测出待掘进区域的适宜掘进参数，为盾构施工提供一定参考。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
14 条记录 (耗时 0.069 秒)
