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公开(公告)号：CN119963480A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411871548.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中建八局轨道交通建设有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06T3/60 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于图像采集与激光扫描设备的盾构掘进排土量智能监测方法，所述方法通过对盾构机运行影响因素，包括环境因素，盾构机的状态等进行实时监控，对是否超排进行预测及时给出指令，并且通过神经网络模型不断优化学习，通过控制系统对盾构机达到实时控制的目的。本发明通过对盾构机渣土排除图像的识别，对是否超排进行预测及时给出指令。同时也给出了精确测量排土量的方法，通过三维激光扫描仪，生成传送带上渣土侧剖面二维模型并获取点云数据，结合神经网络识别的渣土平面图像对盾构排土的体积进行精准测量。本发明综合考虑了地质环境实际施工等因素的影响，结合实时监测数据对渣土排量进行动态计算与预估，提高了施工安全性和效率。
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公开(公告)号：CN119616519A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411497034.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中建八局轨道交通建设有限公司
IPC: E21D9/093 , E21D9/087 , E21D9/06 , E21D9/12 , E21D9/00 , G08B21/18 , G08B19/00 , G01M99/00 , G01C5/00 , G01N33/24 , G01L5/00 , G01P3/00 , G05B13/04 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 盾构排渣体积与土仓压力双控的地面沉降自适应调控方法，属于地下工程施工技术领域。所述方法包括以下步骤：步骤S1：监测设备及各类传感器的数据采集；步骤S2：初始模型构建与校准；步骤S3：初始调控策略设定与执行；步骤S4：自适应调控与模型优化；步骤S5：自动预警与人工干预；步骤S6：调控效果验证与施工调整。本发明的方法通过实时监测排渣体积和土仓压力，并结合地质条件、盾构机参数等多重因素，自动调整施工过程中的排渣速度和土仓压力，以减少地面沉降的发生，提升施工安全性和精度。本发明用于盾构施工过程中，通过排渣体积与土仓压力双重控制实现地面沉降自适应调控。
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公开(公告)号：CN119878211A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411871550.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中建八局轨道交通建设有限公司
IPC: E21D9/12 , E21D9/06 , E21D9/093 , G08B21/18 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V20/50 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种盾构掘进出渣非接触式实时测量和防超排智能控制方法，所述方法如下：步骤1：选择设备及设备安装；步骤2：采集图像；步骤3：图像预处理；步骤4：构建CNN机器学习模型；步骤5：应用CNN机器学习模型与报警机制的设定；步骤6：建立实时监测与反馈系统；步骤7：数据记录与分析。CNN能够自动提取复杂数据中的局部特征，尤其适用于处理图像。在掘进过程中，CNN可以从图像数据中识别出盾构机的工作状态等有用的特征，从而为超排风险预测和控制提供更准确的参考。由于CNN能够处理大量复杂数据并捕获其中的精度变化，其预测精度通常比传统方法更高，在防超排控制中，采用CNN可以有效提升控制系统的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN115112035A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210730788.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用双目立体视觉技术测量降雨诱发滑坡三维变形的方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、构建双目立体视觉系统并标定；步骤二、图像采集与图像处理；步骤三、标志点的识别和定位。本发明属于间接测量和非接触测量，可以确定测点的三维空间数据，并通过长时间连续监测得到测点的水平位移、垂直位移和三维空间位移，能够很好的用于降雨诱发滑坡体变形过程的定量化研究。该测量方法成本低廉，简单方便，精度高，时间快，可以连续测量，适用于条件恶劣的作业环境。
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公开(公告)号：CN118309505A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410127960.8
申请日：2024-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团第四工程有限公司
IPC: E21F17/18
Abstract: 本发明公开了一种采空区岩溶隧道施工信息多维立体感知与预警系统，所述感知系统包括信息智能采集系统、数据无线传输系统和数据分析预警系统，信息智能采集系统监测围护结构宏观位移、沉降、支撑轴力、应变、地下水位、水压监测、水质；数据无线传输系统将采集的数据存储在数据库，服务端根据客户端请求提供对数据查询、修改管理功能的响应，客户端向用户展示监测数据，提供操作入口；数据分析预警系统调用数据库中监测数据，综合考虑宏观位移、微观应变和水压水质多维信息，实现对采空区岩溶隧道施工期内易发生灾害进行监测，并提前发出报警信号。本发明能够实现采空区岩溶隧道施工危险预警，保护隧道内施工人员与公共财产安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115112035B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210730788.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用双目立体视觉技术测量降雨诱发滑坡三维变形的方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、构建双目立体视觉系统并标定；步骤二、图像采集与图像处理；步骤三、标志点的识别和定位。本发明属于间接测量和非接触测量，可以确定测点的三维空间数据，并通过长时间连续监测得到测点的水平位移、垂直位移和三维空间位移，能够很好的用于降雨诱发滑坡体变形过程的定量化研究。该测量方法成本低廉，简单方便，精度高，时间快，可以连续测量，适用于条件恶劣的作业环境。
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公开(公告)号：CN115127510B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210730795.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水陆空三栖立体无人化多平台联动滑坡智能巡防系统，所述巡防系统包括信息获取系统、智能仓坞系统和监测预警系统，信息获取系统包括无人机、巡检机器狗和无人船艇；智能仓坞系统包括信息获取系统设备出入的自感应舱门、无线传输模块、无线充电平台；监测预警系统包括数据处理模块、三维建模模块、危险预测和预警模块，通过无人船艇、巡检机器狗和无人机获取所监测边坡的各项数据并通过无线传输模块发送至监测预警系统中，三维建模模块根据获取的信息建立边坡三维模型并对边坡的滑坡情况进行预测，危险预测和预警模块根据滑坡发生的概率值达到设置的限值时执行预警，从而对边坡进行多维度评价，提高边坡滑坡精准预警的精度。
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公开(公告)号：CN115078693A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210729788.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的膨胀土边坡冻融裂缝深度的计算方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：采集电信号数据集；步骤S2：处理电信号数据；步骤S3：训练模型；步骤S4：验证与调优模型；步骤S5、应用模型。本发明可以对冻融循环作用下的膨胀土边坡裂缝深度进行检测识别，一旦发现异常情况，可以及时发现并补救。本发明利用了深度学习方法，结合交流激发极化法(SIP)技术对冻融循环作用下膨胀土裂隙深度进行测定，提高了膨胀土裂缝深度识别效率和精度。
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公开(公告)号：CN116792107A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310784689.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁十七局集团有限公司 , 中铁十二局集团有限公司 , 中交第一航务工程局有限公司 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种软硬复合地层盾构掘进自适应抗偏载系统，属于隧道盾构施工技术领域。系统包括滚刀法向荷载测量与无线发射装置、刀盘转角位移测量与无线发射装置、中央控制器、自适应抗偏载推进系统；在滚刀刀箱侧板的滚刀安装槽设置压电荷载监测装置，压电荷载监测装置获得的电信号通过无线发射装置进行传输；在刀盘旋转轴位置安装角位移传感器，角位移传感器信号通过无线发射装置进行传输；中央控制器包括滚刀法向荷载信号无线接收装置、角位移传感器信号无线接收装置、监测数据实时显示系统、偏载计算系统、推进系统控制系统；本发明可以对盾构机姿态进行定量的实时控制；盾构机偏载可以通过刀盘上的滚刀进行检测，且在中央控制器的显示器上实时显示。
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公开(公告)号：CN115078693B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210729788.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
IPC: G01N33/24 , G01B21/18 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的膨胀土边坡冻融裂缝深度的计算方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：采集电信号数据集；步骤S2：处理电信号数据；步骤S3：训练模型；步骤S4：验证与调优模型；步骤S5、应用模型。本发明可以对冻融循环作用下的膨胀土边坡裂缝深度进行检测识别，一旦发现异常情况，可以及时发现并补救。本发明利用了深度学习方法，结合交流激发极化法(SIP)技术对冻融循环作用下膨胀土裂隙深度进行测定，提高了膨胀土裂缝深度识别效率和精度。
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