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申请/专利权人：中国国家铁路集团有限公司;中铁二院工程集团有限责任公司;中国科学院武汉岩土力学研究所
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的工程扰动下围岩分级修正系数的取值方法，该方法包括：首先，根据隧道开挖数值模拟结果和现场隧道测试数据，分析隧道开挖扰动效应，确定围岩分级修正系数，并建立数据集；然后，利用机器学习算法对数据集进行学习，构建围岩分级修正系数智能预测模型；最后，向围岩分级修正系数智能预测模型输入不同的工况条件，得到该工况条件下的围岩分析修正系数，实现了考虑工程扰动效应下的围岩分级修正系数的快速、准确修正。
主权项：1.一种基于人工智能的工程扰动下围岩分级修正系数的取值方法，其特征在于，所述方法包括：对不同影响因素条件下的隧道开挖过程进行仿真模拟，确定隧道围岩开挖损伤破坏结果；基于所述隧道围岩开挖损伤破坏结果定量分析开挖扰动效应，确定第一围岩分级修正系数；根据所述影响因素为第一输入参数、所述第一围岩分级修正系数为第一输出参数，建立第一数据集；对隧道掌子面开挖前后的隧道围岩进行地震波探测，记录TSP数据；基于所述TSP数据分析隧道开挖前后的隧道围岩扰动效应，确定第二围岩分级修正系数；选择隧道围岩的实际数据为第二输入参数、所述第二围岩分级修正系数为第二输出参数，建立第二数据集；对所述第一数据集和所述第二数据集进行处理，建立第三数据集；基于机器学习算法对所述第三数据集进行机器学习，建立围岩分级修正系数智能预测模型；向所述围岩分级修正系数智能预测模型输入不同的工况条件，得到每一个所述工况条件下考虑工程扰动效应对应的围岩分级修正系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国国家铁路集团有限公司 中铁二院工程集团有限责任公司 中国科学院武汉岩土力学研究所 基于人工智能的工程扰动下围岩分级修正系数的取值方法
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