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申请/专利权人：中铁第四勘察设计院集团有限公司
申请日：2024-01-17
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118036441A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;E21D11/08;G06F30/18;G06N3/04;G06N3/084;G06Q10/04;G06F113/14;G06F119/14
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：一种大直径盾构掘进参数的管片内力智能预测的方法，包括：S100.分别采集不同隧道的盾构机掘进数据、底层数据和管片参数；S200.通过安装在隧道管片的应力计、应变传感器和位移传感器，记录管片脱出盾尾6环内的整环内力变化值；S300.将S100‑S200的数据中同一条隧道的数据整合为一个训练样本，构建训练样本库；S400.使用S300构建的训练样本库，开始训练BDNs人工神经网络模型；S500.对训练后的模型进行使用交叉验证和性能指标来评估和验证；S600.对训练完成后的BDNs人工神经网络模型进行测试。本发明弥补了利用掘进数据准确预测管片在脱出盾尾后的6环内的管片内力的技术空白，对于预测结果中不利的内力可以重点关注或提前施加解决措施，避免出现局部开裂和管片漏水、破坏等危险。
主权项：1.一种大直径盾构掘进参数的管片内力智能预测的方法，其特征在于，包括：S100.分别采集不同隧道的盾构机掘进数据、底层数据和管片参数；S200.通过安装在隧道管片的应力计、应变传感器和位移传感器，记录管片脱出盾尾6环内的整环内力变化值；S300.将S100-S200的数据中同一条隧道的数据整合为一个训练样本，构建训练样本库；S400.使用S300构建的训练样本库，将盾构机掘进数据、底层数据和管片参数嵌入至BDNs人工神经网络模型中的输入层变量，将管片内力作为人工神经网络模型中输出层数据，开始训练BDNs人工神经网络模型；S500.对训练后的模型进行使用交叉验证和性能指标来评估和验证；S600.对训练完成后的BDNs人工神经网络模型进行测试，采用训练样本库之外的隧道数据作为输入参数，将得出的输出数据与测试的隧道监测管片内力数据进行比对，并采用平均绝对误差MAE和测试工程的内力监测数据对此结果进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种大直径盾构掘进参数的管片内力智能预测的方法和系统
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