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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
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06T17/00 , G06F111/10
Abstract: 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
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 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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