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公开(公告)号：CN111488694A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010301778.1
申请日：2020-04-16
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 郑州大学
摘要： 本发明公开了一种基于多元线性自回归的泥水盾构机掘进关键参数预测方法，包括如下步骤：1、提取历史运行数据,形成数据集data1；2、在数据集data1中选取正常掘进段数据，形成数据集data2；3、对数据集data2进行去噪和归一化处理，形成数据集data3；4、对数据集data3进行属性间相关性等初步数据分析，提取与待预测指标明显线性相关的属性列数据，形成数据集data4；5、将数据集data4的数据以整环为单位划分为训练集和测试集，确定模型拟合参数；6、提取泥水盾构机的实时掘进数据，代入学习的多元线性自回归模型，计算出预测指标的值。本发明将机器学习方法应用于盾构工程施工数据的处理中，建立泥水盾构机中掘进关键参数的关联模型，预测泥水盾构机掘进过程中关键参数值，为泥水盾构机的操控提供指导。
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公开(公告)号：CN111291500B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010151474.1
申请日：2020-03-06
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 郑州大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06N20/00 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于土压平衡盾构机参数数据的反演建模方法，包括如下步骤：步骤A：提取历史运行数据集data,然后提取平稳掘进段的数据形成数据集data1；步骤B：在数据集data1中选取出优质掘进环的平稳掘进段数据形成数据集data2；步骤C：将数据集data2扩充3个属性项，分别存放在各个目标参数的水平值形成数据集data3；步骤D：将数据集data3以整环为单位划分为训练集和测试集，确定模型超参数；步骤E：提取土压平衡盾构机的实时正常掘进段数据，代入学习的随机森林模型，计算出各个目标参数的水平值；本发明针对土压平衡盾构机原始施工数据，采用机器学习中随机森林模型的方法反演出目标参数建议水平值，为土压平衡盾构机施工的辅助掘进提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN111706334B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010604182.9
申请日：2020-06-29
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 中铁隧道局集团有限公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法，包括以下步骤：在新的一环开始盾构施工前，整环提取相同机型在类似地质条件下的历史运行数据，形成数据集data1；在数据集data1中，删除刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度这三个属性中至少有一个为0的记录，形成数据集data2；剔除数据集data2中刀盘扭矩异常值对应的记录，得到数据集data3；统计数据集data3中刀盘扭矩的分布情况，生成新的一环刀盘扭矩预警线；新的一环开始施工后，实时提取盾构机的运行数据，如果刀盘扭矩的值持续超过预警线，则在盾构机操作主界面上显示报警信息。本发明针对盾构机原始施工数据，采用统计分析的方法计算每环的刀盘扭矩预警线，为盾构机的安全施工提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN111291500A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010151474.1
申请日：2020-03-06
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 郑州大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06N20/00 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于土压平衡盾构机参数数据的反演建模方法，包括如下步骤：步骤A：提取历史运行数据集data,然后提取平稳掘进段的数据形成数据集data1；步骤B：在数据集data1中选取出优质掘进环的平稳掘进段数据形成数据集data2；步骤C：将数据集data2扩充3个属性项，分别存放在各个目标参数的水平值形成数据集data3；步骤D：将数据集data3以整环为单位划分为训练集和测试集，确定模型超参数；步骤E：提取土压平衡盾构机的实时正常掘进段数据，代入学习的随机森林模型，计算出各个目标参数的水平值；本发明针对土压平衡盾构机原始施工数据，采用机器学习中随机森林模型的方法反演出目标参数建议水平值，为土压平衡盾构机施工的辅助掘进提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN111488694B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010301778.1
申请日：2020-04-16
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 郑州大学
摘要： 本发明公开了一种基于多元线性自回归的泥水盾构机掘进关键参数预测方法，包括如下步骤：1、提取历史运行数据,形成数据集data1；2、在数据集data1中选取正常掘进段数据，形成数据集data2；3、对数据集data2进行去噪和归一化处理，形成数据集data3；4、对数据集data3进行属性间相关性等初步数据分析，提取与待预测指标明显线性相关的属性列数据，形成数据集data4；5、将数据集data4的数据以整环为单位划分为训练集和测试集，确定模型拟合参数；6、提取泥水盾构机的实时掘进数据，代入学习的多元线性自回归模型，计算出预测指标的值。本发明将机器学习方法应用于盾构工程施工数据的处理中，建立泥水盾构机中掘进关键参数的关联模型，预测泥水盾构机掘进过程中关键参数值，为泥水盾构机的操控提供指导。
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公开(公告)号：CN112733233A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110016524.X
申请日：2021-01-07
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 中铁隧道局集团有限公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/13 , G06F111/10
摘要： 本发明的实施例公开了一种利用计算机设备实现的道路回旋曲线设计方法、计算机设备和计算机可读存储介质。所公开的道路回旋曲线设计方法包括：获得与所述道路对应的回旋曲线参数和回旋曲线的任一位置点的回旋线长度、回旋曲线角；将每一位置点的回旋曲线角划分成整数个长度的小区间及其碎段；对每个小区间进行数值积分并将所有小区间的数值积分结果求和获得每一位置点的直角坐标；汇总所有位置点的坐标获得所述回旋曲线的直角坐标系表达。本发明实施例所提供的道路回旋曲线设计方法具有高的精准度，降低了实际施工与理论设计之间的偏离误差。
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公开(公告)号：CN111706334A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010604182.9
申请日：2020-06-29
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 中铁隧道局集团有限公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法，包括以下步骤：在新的一环开始盾构施工前，整环提取相同机型在类似地质条件下的历史运行数据，形成数据集data1；在数据集data1中，删除刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度这三个属性中至少有一个为0的记录，形成数据集data2；剔除数据集data2中刀盘扭矩异常值对应的记录，得到数据集data3；统计数据集data3中刀盘扭矩的分布情况，生成新的一环刀盘扭矩预警线；新的一环开始施工后，实时提取盾构机的运行数据，如果刀盘扭矩的值持续超过预警线，则在盾构机操作主界面上显示报警信息。本发明针对盾构机原始施工数据，采用统计分析的方法计算每环的刀盘扭矩预警线，为盾构机的安全施工提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN110888868A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201910677039.X
申请日：2019-07-25
申请人： 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 中铁隧道局集团有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2457 , E21D9/087
摘要： 本发明公开了一种全断面隧道掘进机施工参数处理方法，包括以下步骤：数据预处理，从原始数据中选取精简的数据集；识别正常数据段的起始点和结束点；确定每段正常数据段的启动阶段和正常掘进阶段的分界点。本发明针对原始全断面隧道掘进机施工数据，进行预处理之后得到正常数据集，然后使用变点检测找出启动阶段和正常掘进阶段的分界点，从而分离出启动阶段数据集和正常掘进阶段数据集，为全断面隧道掘进机施工的辅助巡航提供技术支撑。
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