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公开(公告)号：CN112417573B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202011457041.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及盾构下穿既有隧道施工多目标优化技术领域,公开了基于GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ盾构下穿既有隧道施工多目标优化的方法，其主要包括如下步骤:S1、基于盾构施工参数，搜集既有隧道拱底水平位移和沉降位移的数据；S2、采用GA改进的最小二乘支持向量机(GA‑LSSVM)建立既有隧道拱底水平位移和沉降位移的高精度预测模型，获取两个回归预测函数；S3、将两个非线性预测函数作为适应度函数，联合各影响因素的应用约束条件，利用NSGA‑Ⅱ进行多目标优化获取最优配合比。本发明利用建立的GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ模型，不仅实现了拱底水平位移和沉降位移的高精度预测，也实现了盾构施工参数的多目标智能优化。
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公开(公告)号：CN114996830A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210928018.2
申请日：2022-08-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于隧道施工技术领域，并具体公开了一种盾构隧道下穿既有隧道的可视化安全评估方法及设备。所述方法包括：构建隧道施工参数指标体系，并获取现有数据；基于GCN回归模型和现有数据构建地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力的GCN预测模型，采用SHAP模型解释GCN预测模型，获得地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力对不同特征的敏感性；利用蒙特卡罗模拟土壤参数中的不确定性，同时将地表累计沉降、既有隧道形变以及开挖面支护力的预测值和实际值线性回归，以获取预测结果在同时考虑土壤和模型不确定性时的置信区间，从而计算安全风险；将上述运算过程的交互和安全风险进行可视化。本发明安全风险计算精确，保证施工的可靠性。
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公开(公告)号：CN113375597A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110721439.3
申请日：2021-06-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于RF‑NSGA‑II的结构件三维激光扫描方法及设备。所述方法包括：对收集的样本数据进行范化，采用范化样本数据训练并得到RF预测模型；根据RF预测模型构建适应度函数，对扫描参数设置约束条件，采用NSGA‑II算法对所述扫描参数进行优化，得到扫描参数的全局最优解；将所述全局最优解输入RF预测模型，根据输出结果确定全局最优解为三维激光扫描仪的实用扫描参数；采用所述全局最优解调整三维激光扫描仪，对结构件进行扫描；其中，RF预测模型为随机森林预测模型；NSGA‑II算法为非支配排序遗传算法。本发明可以减小三维激光扫描结构件得到的点云数据的测量误差，提高结构件的设计精度和安装效率。
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公开(公告)号：CN107042632A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710457592.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: B29C64/209 , B28B1/00 , B33Y30/00
Abstract: 本发明公开了一种用于建筑3D打印的变径喷头，包括：旋转拨盘、底板、四个直线导轨、四个滑块以及四个直角动片；当旋转拨盘与底板发生相对转动时，旋转拨盘通过四个驱动槽带动四个驱动部同步转动，进而带动四个滑块沿四个直线导轨同步滑动，四个滑块带动四个直角动片同步产生相对移动，从而可以在打印过程中通过改变四个直角动片的相对位置来改变正方形喷嘴口径的大小。当打印面积较大的区域时，可以扩大正方形喷嘴口径，提高出料速度，既不必多次重复打印，也不需延长喷头在该处的停留时间，从而提高打印效率。
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公开(公告)号：CN107042632B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201710457592.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: B29C64/209 , B28B1/00 , B33Y30/00
Abstract: 本发明公开了一种用于建筑3D打印的变径喷头，包括：旋转拨盘、底板、四个直线导轨、四个滑块以及四个直角动片；当旋转拨盘与底板发生相对转动时，旋转拨盘通过四个驱动槽带动四个驱动部同步转动，进而带动四个滑块沿四个直线导轨同步滑动，四个滑块带动四个直角动片同步产生相对移动，从而可以在打印过程中通过改变四个直角动片的相对位置来改变正方形喷嘴口径的大小。当打印面积较大的区域时，可以扩大正方形喷嘴口径，提高出料速度，既不必多次重复打印，也不需延长喷头在该处的停留时间，从而提高打印效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112417573A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011457041.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及盾构下穿既有隧道施工多目标优化技术领域,公开了基于GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ盾构下穿既有隧道施工多目标优化的方法，其主要包括如下步骤:S1、基于盾构施工参数，搜集既有隧道拱底水平位移和沉降位移的数据；S2、采用GA改进的最小二乘支持向量机(GA‑LSSVM)建立既有隧道拱底水平位移和沉降位移的高精度预测模型，获取两个回归预测函数；S3、将两个非线性预测函数作为适应度函数，联合各影响因素的应用约束条件，利用NSGA‑Ⅱ进行多目标优化获取最优配合比。本发明利用建立的GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ模型，不仅实现了拱底水平位移和沉降位移的高精度预测，也实现了盾构施工参数的多目标智能优化。
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公开(公告)号：CN106529790A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610956664.4
申请日：2016-10-27
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种地铁施工诱发邻近桥梁损害的风险估计及评价方法，其包括以下步骤：其包括以下步骤：(1)利用云模型对指标连续性属性数据进行离散化，通过风险区间识别与划分构建指标的五个状态区间；(2)结合粗糙集建立由多条IF-THEN规则构成的推理规则库件；(3)将实际观测指标的属性值转化后输入相应的前件云发生器，以生成属性云滴；(4)所述属性云滴经过多条推理规则合成后，以最小推理机的隶属度作为推理结果的权重，逐级推理得到最终输出值及隶属度云滴；(5)设定实际观测指标的属性值的变异系数，通过推理得到多个云滴，将所述多个云滴输入逆向云发生器，输出期望以作为最终的风险大小。
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公开(公告)号：CN106481344A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610939494.9
申请日：2016-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: E21D9/093
Abstract: 本发明公开了一种土压平衡盾构机隧道掘进参数智能控制方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：S1：采集数据提取影响盾构机掘进性能的因素节点，S2：构建影响盾构机掘进性能所述因素节点的拓扑结构，获取各节点之间的模糊关联矩阵Wij，S3：构建土压平衡盾构机掘进模糊控制网络图，根据迭代推理公式动态演化计算各个因素节点在t+1时刻上的状态值，S4：利用所述模糊控制网络图进行多阶段决策分析，实现对土压平衡盾构机掘进参数的实时分析与纠偏控制。本发明的方法，通过统筹采用专家先验知识、模糊逻辑、图论控制等技术，为复杂环境下地铁盾构工程施工事前、事中、事后多阶段盾构机械参数控制提供推理及实时分析与决策。
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公开(公告)号：CN106524940B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201611085343.8
申请日：2016-11-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种盾构法隧道智能CT检测诊断系统及方法。盾构法隧道智能CT检测诊断系统由数据采集单元、分析诊断单元和数据存储单元组成，其中数据采集单元有表观部位扫描和隐蔽部位扫描两个功能模块，分别采集数据生成管片拼装点云模型和管片压浆分布模型，数据采集单元将检测数据分别传输到分析诊断单元和数据存储单元，在分析数据采集单元，由数据分析功能模块对检测数据进行分析计算，供智能诊断模块对数值进行判断，生成诊断报告。在数据存储单元，模型数据管理功能模块将三个模型进行整合为隧道全断面三维模型，分析诊断数据可通过该功能模块对隧道全断面三维模型进行维护管理。本系统及方法智能、便捷、高效。
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公开(公告)号：CN114969953A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210900578.7
申请日：2022-07-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06N5/00 , G06N20/20 , G06N7/02 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于CatBoost‑NSGA‑Ⅲ的盾构下穿隧道优化设计方法及设备。所述方法包括：确定管片优化设计的敏感因素，建立指标体系，采集盾构掘进过程中的实际监测数据并结合地质勘查，构建样本数据集；利用CatBoost算法进行学习训练，以构建基于CatBoost算法的隧道拱顶沉降、拱底竖向位移、拱底水平位移、拱底沉降量预测模型；将预测模型所得的非线性映射关系函数作为目标优化适应度函数，构建基于CatBoost‑NSGA‑Ⅲ的多目标优化模型，以获取盾构管片参数最优设计。本发明不仅实现了隧道拱顶沉降、拱底竖向位移、拱底水平位移、拱底沉降量的高精度预测，也实现了盾构下穿隧道优化设计的多目标智能优化。
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