公开(公告)号：CN118378850B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410804401.6

申请日：2024-06-21

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 杨书生 ,  何庆 ,  张经健 ,  徐双婷 ,  邓婷 ,  王平

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0633 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习和并行施工的隧道工作面划分方法，属于铁路施工领域，所述方法包括：S1、采集施工信息，设定隧道结构，定义并行施工方式；S2、建立并行施工方式整数线性规划模型的约束条件；S3、抽取潜在划分位置；S4、使用蒙特卡洛方法模拟各工作面隧道施工工期；S5、使用整数线性规划模型计算总工期和施工队调用个数；S6、设定深度强化学习的奖励函数权重；S7、建立深度强化学习智能，求解工作面划分位置；S8、重复S3至S8，求解得到最优值。S9、重复S4和S5，计算各施工队在各施工段的调度方案。本发明寻找施工工作面划分的优化方案，提升施工项目的管理和执行效率，缩短工期，为建设方提供更经济、高效的施工方案。

公开(公告)号：CN118378850A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410804401.6

申请日：2024-06-21

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 杨书生 ,  何庆 ,  张经健 ,  徐双婷 ,  邓婷 ,  王平

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0633 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习和并行施工的隧道工作面划分方法，属于铁路施工领域，所述方法包括：S1、采集施工信息，设定隧道结构，定义并行施工方式；S2、建立并行施工方式整数线性规划模型的约束条件；S3、抽取潜在划分位置；S4、使用蒙特卡洛方法模拟各工作面隧道施工工期；S5、使用整数线性规划模型计算总工期和施工队调用个数；S6、设定深度强化学习的奖励函数权重；S7、建立深度强化学习智能，求解工作面划分位置；S8、重复S3至S8，求解得到最优值。S9、重复S4和S5，计算各施工队在各施工段的调度方案。本发明寻找施工工作面划分的优化方案，提升施工项目的管理和执行效率，缩短工期，为建设方提供更经济、高效的施工方案。

公开(公告)号：CN118313978A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410158330.7

申请日：2024-02-04

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何庆 ,  朱蔡亦伊 ,  邓婷 ,  徐双婷 ,  高岩 ,  张天龙 ,  仲昭君 ,  刘宇恒 ,  张经健 ,  王妍珺 ,  李怀龙 ,  王平

IPC: G06Q50/26 ,  G06F18/20 ,  G06F16/21 ,  G06Q10/0637

Abstract: 本发明涉及高速铁路技术领域，提供一种板式无砟轨道建设期碳排放数据库构建与计算方法，其包括以下步骤：一、将建设期分为材料生产、材料运输和现场施工三个阶段，明确碳排放边界，建立高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道在三个阶段的碳排放计算模型；二、通过血统矩阵对计算所需的碳排放因子进行了质量评估和修正，建立碳排放因子数据库；三、应用碳排放计算模型对CRTSⅢ型板式无砟轨道路基、桥梁和隧道三种路段进行碳排放计算和分析。本发明能较佳地进行高速铁路CRTSⅢ型板式无砟轨道建设期的碳排放计算。