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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的隧道钻爆法光面爆破智能优化系统，属于隧道钻爆法施工技术领域，包括：知识信息模块，获取围岩参数、隧道参数、布孔参数以及装药参数；参数优化模块，导入参数，并对施工工艺参数进行最优化；数字孪生推演模块，基于优化后的施工工艺参数，构建炸药状态模型、岩体状态模型以及空气与水介质状态模型，对各个爆破方案的爆破效果进行预览与验证；施工反馈模块，对爆破后的碎石与岩壁图像进行采集，检测碎石粒径并获得超欠挖程度以及半孔保留程度作为爆破质量评价参考指标，对爆破效果进行评价。本发明能够直观地对爆破方案进行效果反馈，有效降低施工资源浪费，降低成本，提高施工过程中爆破的安全性与有效性。

主权项：1.一种基于数字孪生的隧道钻爆法光面爆破智能优化系统，其特征在于，包括依次连接的知识信息模块、参数优化模块、数字孪生推演模块和施工反馈模块；所述知识信息模块用于获取围岩参数、隧道参数、布孔参数以及装药参数；所述参数优化模块用于导入所述围岩参数、隧道参数、布孔参数以及装药参数，并基于进化支持向量机算法对施工工艺参数进行最优化；其中，所述施工工艺参数基于所述布孔参数以及装药参数筛选获得；所述数字孪生推演模块用于基于优化后的施工工艺参数，在数字孪生平台构建炸药状态模型、岩体状态模型以及空气与水介质状态模型，进而对爆破效果进行预览与验证；所述施工反馈模块用于对爆破后的碎石与岩壁图像进行采集，并通过检测碎石粒径获得碎石粒径分布曲线，对爆破效果进行评价，通过检测岩壁图像获得超欠挖程度以及半孔保留程度，作为爆破质量评价参考指标；所述参数优化模块包括参数导入单元和参数优化单元；所述参数导入单元用于导入围岩参数、隧道参数、布孔参数以及装药参数；所述参数优化单元用于采用线性加权和法对光爆考察指标进行归纳求和，初始化遗传算法，读入训练样本和测试样本，将个体预测结果传给GA适应函数，由GA适应函数计算每个个体的适应度，进行适应度评价，通过不断迭代，在进化支持向量机算法的网格训练过程中自动搜索，获得训练效果最好的进化支持向量机光滑因子，完成施工工艺参数的最优化，其中，所述施工工艺参数包括炮眼间距、装药量与装药结构，所述炮眼间距为周边孔、辅助孔以及掏槽孔的孔距；所述数字孪生推演模块还包括模型构建单元和仿真模拟单元；所述模型构建单元用于基于预处理后的施工工艺参数，在数字孪生平台采用JWL状态方程构建炸药状态模型，采用JHC状态方程构建岩体状态模型，采用Gruneisen状态方程、LinearPolynomial状态方程以及空白材料模型构建空气与水介质状态模型；所述仿真模拟单元用于赋予所述炸药状态模型、岩体状态模型以及空气与水介质状态模型的刚体属性与本构关系，对各个爆破方案进行仿真模拟，得到爆破效果进行预览；所述施工反馈模块还包括碎石识别单元、爆破评估单元和反馈强化单元；所述碎石识别单元用于基于分水岭算法对处理后的碎石图像进行碎石识别；所述爆破评估单元用于基于Kuz–Ram模型检测识别出碎石粒径，基于碎石粒径获得粒径分布曲线，通过对所述粒径分布曲线进行分析，对爆破效果进行评估，通过对岩壁图像进行分析，获得超欠挖程度以及半孔保留程度，将所述超欠挖程度以及半孔保留程度作为爆破质量评价参考指标；所述反馈强化单元用于将评估结果反馈于知识信息模块和参数优化模块，与数据库中的信息进行耦合，进而强化施工工艺参数的优化效果。

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百度查询： 北京交通大学 基于数字孪生的隧道钻爆法光面爆破智能优化系统