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公开(公告)号:CN115455523A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202210869360.X
申请日:2022-07-22
Applicant: 新疆额尔齐斯河投资开发(集团)有限公司 , 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 北京交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种围岩稳定性评价方法及装置,本申请方法包括根据隧道施工现场数据建立模拟隧道施工的施工模型;基于施工模型获取隧道围岩的主评价指标和次评价指标,主评价指标包括围岩安全系数和围岩变形值,次评价指标包括初期支护结构应力值和塑性区分布情况;分别判断围岩安全系数、围岩变形值、初期支护结构应力值、塑性区分布情况是否满足指标评定标准;根据判断的结果对隧道围岩的稳定性进行评价。本申请解决如何更准确的评价隧道围岩稳定性。
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公开(公告)号:CN116976072B
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202310526446.7
申请日:2023-05-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06Q10/04
Abstract: 本公开提供了一种适用于TBM掘进效能的预测方法、装置及电子设备,其中方法包括:分别获取围岩样本的围岩参数、TBM的掘进参数和TBM的效能参数,得到数据集,其中,TBM的效能参数用于表征TBM掘进效能;将数据集按照预设比例分为训练集和测试集,并将训练集按照围岩参数和掘进参数进行分组,确定各组所对应效能参数的算术平均值;基于Hassanpour模型,通过岭回归算法对各组所对应效能参数的算术平均值进行回归,建立掘进效能预测模型,其中,掘进效能预测模型用于预测TBM掘进效能;将测试集中的围岩参数和掘进参数输入掘进效能预测模型,得到对应的效能参数,以实现对TBM掘进效能的准确预测,并通过TBM掘进效能的准确预测有效指导TBM的正常掘进。
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公开(公告)号:CN118245720A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410349643.0
申请日:2024-03-26
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于适应性评价的TBM选型方法,属于隧道工程及数学技术领域,包括以下步骤:S1、从众多影响因素中找出对TBM选型适应性影响最大的因素作为评价指标;S2、通过模糊数学理论针对不同的TBM类型将评价指标转化为模糊隶属函数;S3、通过层次熵权法确定每组隶属函数的评价指标权重;S4、通过向量乘法计算TBM的掘进适应性。S5、建立TBM掘进适应性评价等级划分。本发明采用上述的一种基于适应性评价的TBM选型方法,根据实际地质情况、隧道设计参数和遭遇的地质灾害进行掘进适应性评价,有效指导TBM的选型。
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公开(公告)号:CN116976072A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310526446.7
申请日:2023-05-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06Q10/04
Abstract: 本公开提供了一种适用于TBM掘进效能的预测方法、装置及电子设备,其中方法包括:分别获取围岩样本的围岩参数、TBM的掘进参数和TBM的效能参数,得到数据集,其中,TBM的效能参数用于表征TBM掘进效能;将数据集按照预设比例分为训练集和测试集,并将训练集按照围岩参数和掘进参数进行分组,确定各组所对应效能参数的算术平均值;基于Hassanpour模型,通过岭回归算法对各组所对应效能参数的算术平均值进行回归,建立掘进效能预测模型,其中,掘进效能预测模型用于预测TBM掘进效能;将测试集中的围岩参数和掘进参数输入掘进效能预测模型,得到对应的效能参数,以实现对TBM掘进效能的准确预测,并通过TBM掘进效能的准确预测有效指导TBM的正常掘进。
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公开(公告)号:CN116842687A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310523334.6
申请日:2023-05-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/006 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本公开提供了一种TBM掘进参数的辅助决策方法、装置及电子设备,其中方法包括:从多个参数中选取TBM掘进过程的设计变量;基于设计变量和围岩的类别,为围岩设计对应的目标函数,并通过目标函数确定效能参数,效能参数用于表征TBM的掘进效能;根据效能参数确定优化目标,并基于优化目标建立辅助决策模型,辅助决策模型中包含有TBM的掘进参数;利用多目标粒子群算法和预先设置的算法参数,辅助决策该辅助决策模型中TBM的掘进参数。本公开根据优化目标建立辅助决策模型,并通过多目标粒子群算法和对应的算法参数,辅助决策该辅助决策模型中TBM的掘进参数,进而有效指导TBM的正常掘进,解决了相关技术中无法对掘进参数进行有效决策的技术问题。
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