掘进速度的预测模型建立方法、预测方法及装置

    公开(公告)号:CN113420506B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202110738219.1

    申请日:2021-06-30

    Abstract: 本发明提供一种掘进速度的预测模型建立方法、预测方法及装置,包括:获取不同围岩的属性参数,对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果;基于所述多个聚类结果建立经验公式,基于围岩的属性参数对所述经验公式进行训练,得到回归公式;对所述回归公式进行处理,得到标准的线性回归模型。能够在保障隧道正常施工的前提下,通过人工智能技术进行TBM掘进速度的预测,得到更加贴合实际施工地质条件的掘进速度,进而有效指导TBM的正常掘进,缩短施工工期。

    基于数据挖掘的刀具寿命预测方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN113807004B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202110735673.1

    申请日:2021-06-30

    Abstract: 本发明提供一种基于数据挖掘的刀具寿命预测方法、装置及系统,包括:获取数据库中不同围岩的属性参数,对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果;根据聚类结果中各围岩的属性参数以及刀具寿命参数建立刀具寿命回归公式;获取当前时刻输入的围岩的属性参数至所述刀具寿命回归公式,得到当前时刻预测的刀具寿命参数。本发明提供的技术方案,能够基于人工智能的方式对刀具的寿命进行预测,并且该种预测是在保障正常施工的前提下进行的。本发明还能够根据地质条件的差异性对刀具的寿命进行预测,使得刀具的寿命预测相对更加的准确。工作人员能够对施工情况较为明确的了解,保障了TBM隧道施工的正确指导。

    掘进速度的预测模型建立方法、预测方法及装置

    公开(公告)号:CN113420506A

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202110738219.1

    申请日:2021-06-30

    Abstract: 本发明提供一种掘进速度的预测模型建立方法、预测方法及装置,包括:获取不同围岩的属性参数,对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果;基于所述多个聚类结果建立经验公式,基于围岩的属性参数对所述经验公式进行训练,得到回归公式;对所述回归公式进行处理,得到标准的线性回归模型。能够在保障隧道正常施工的前提下,通过人工智能技术进行TBM掘进速度的预测,得到更加贴合实际施工地质条件的掘进速度,进而有效指导TBM的正常掘进,缩短施工工期。

    基于数据挖掘的刀具寿命预测方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN113807004A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202110735673.1

    申请日:2021-06-30

    Abstract: 本发明提供一种基于数据挖掘的刀具寿命预测方法、装置及系统,包括:获取数据库中不同围岩的属性参数,对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果;根据聚类结果中各围岩的属性参数以及刀具寿命参数建立刀具寿命回归公式;获取当前时刻输入的围岩的属性参数至所述刀具寿命回归公式,得到当前时刻预测的刀具寿命参数。本发明提供的技术方案,能够基于人工智能的方式对刀具的寿命进行预测,并且该种预测是在保障正常施工的前提下进行的。本发明还能够根据地质条件的差异性对刀具的寿命进行预测,使得刀具的寿命预测相对更加的准确。工作人员能够对施工情况较为明确的了解,保障了TBM隧道施工的正确指导。

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