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公开(公告)号：CN112614021A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011547734.3
申请日：2020-12-24
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种基于已建隧道信息智能识别的隧道围岩地质信息预测方法，通过数据预处理和格式化将工程地质信息进行分类存储，并利用聚类算法对已建隧道信息进行数据筛选；进而基于数据筛选的基础上建立BP神经网络预测模型，进行训练并验证模型的可靠性；最终利用训练完善的模型预测隧道未知断面的围岩地质信息；该基于已建隧道信息智能识别的隧道围岩地质信息预测模型具有较好的普适性和较高的预测精度，能够充分考虑已建隧道工程围岩数据，并对隧道围岩地质信息进行推断和动态更新，从而获得更加可靠的围岩地质信息用于隧道工程的精细化分析和设计，其适用于绝大多数隧道围岩地质信息的预测。
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公开(公告)号：CN115481469A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211034584.5
申请日：2022-08-26
申请人： 东南大学
摘要： 本发明提供了一种基于仿蚁体寻迹技术的隧道节理面自生长式建模方法，基于仿蚁体寻迹技术中仿蚁体爬行时始终选择最短路径，最终选择的最短路径最大可能地会经过隧道节理面的原理，将仿蚁体播撒在获取的含有丰富地质构造信息的地球物理勘探数据资料和含有隧道开挖面迹线信息的三维点云数据共同组成的离散数据中，通过仿蚁体的爬行和信息素的释放实现基于仿蚁体寻迹技术的隧道节理面自生长式建模。基于上述模仿自然界蚂蚁行为的仿生方法建立的隧道节理面模型，充分利用和表达了多源地质信息，可用于后续的数值分析，克服传统结构面模型表达地质信息不全面、受人为主观因素影响较大和后续分析可靠度低的问题。
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公开(公告)号：CN117688640A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311678726.6
申请日：2023-12-08
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/20 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06T17/00 , G06F111/10
摘要： 本发明涉及一种数字孪生驱动的隧道围岩节理网络智能生成方法，所述方法包括以下步骤：对隧道掌子面进行激光扫描，获得隧道掌子面图像；利用双边滤波器对所述隧道掌子面图像进行滤波处理；基于滤波后的隧道掌子面图像，利用Unet神经网络预测模型预测得到当前隧道开挖掌子面的节理信息；从所述节理信息中提取节理网络特征；基于所述节理网络特征与实际开挖数据，构建数学孪生模型，并展示。与现有技术相比，本发明具有能够提高隧道围岩节理网络生成的准确性和可靠性等优点。
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公开(公告)号：CN115713035A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211472355.1
申请日：2022-11-23
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于双向循环神经网络的海洋工程岩体评分方法，具体为：步骤1：建立双向循环神经网络；步骤2：采用海洋工程岩体质量简便测试指数FORQ和海洋工程岩体质量指数ORQ对海洋工程岩体的质量进行评分；步骤3：采用双向循环神经网络对FORQ和ORQ进行计算。本发明的方法比起传统方法在准确性、可靠性、实用性上具有更好的表现。
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公开(公告)号：CN112614021B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011547734.3
申请日：2020-12-24
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种基于已建隧道信息智能识别的隧道围岩地质信息预测方法，通过数据预处理和格式化将工程地质信息进行分类存储，并利用聚类算法对已建隧道信息进行数据筛选；进而基于数据筛选的基础上建立BP神经网络预测模型，进行训练并验证模型的可靠性；最终利用训练完善的模型预测隧道未知断面的围岩地质信息；该基于已建隧道信息智能识别的隧道围岩地质信息预测模型具有较好的普适性和较高的预测精度，能够充分考虑已建隧道工程围岩数据，并对隧道围岩地质信息进行推断和动态更新，从而获得更加可靠的围岩地质信息用于隧道工程的精细化分析和设计，其适用于绝大多数隧道围岩地质信息的预测。
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