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公开(公告)号：CN115324615A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211056666.X
申请日：2022-08-31
Applicant: 中铁十六局集团路桥工程有限公司 , 北京交通大学 , 中铁十六局集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种大跨隧洞T型岔口主洞拱架渐变搭接的施工方法，包括步骤：S1，对主洞连接有支洞的部分打设主洞异形拱架，主洞其他部分打设主洞一般拱架，主洞异形拱架与主洞一般拱架连接；S2，在主洞异形拱架与支洞的连接处打设支洞首榀加强拱架，并竖设临时支撑拱架；S3，对支洞施作超前支护；S4，拆除连接处的临时支撑拱架；S5，对支洞的剩余部分施作开挖支护；S6，将T型岔口施工完成；相比于现有技术，本发明提供的施工方法可以一次性地完成主洞支护拱架与支洞支护拱架之间的渐变搭接，无需要对主洞拱架和支洞拱架进行局部修整，避免对主洞与支洞的连接处周边的围岩造成二次扰动。
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公开(公告)号：CN118961796A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410966946.7
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于脉冲热效应的土壤热传导参数快速测量方法及系统，属于土壤热传导参数测量技术领域，获取温度响应曲线数据；利用预先训练好的地热参数反分析模型对获取的温度响应曲线数据进行处理，得到土壤的热参数。本发明基于对瞬态温度响应曲线的测量，可实现快速反演地热参数；在实现实验替代，降低时间成本的同时，拥有广泛的适用场景，不受繁多的影响因素的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119619448A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411394159.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京交通大学 , 中国水利水电第六工程局有限公司
IPC: G01N33/24 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法及系统，属于基于机器学习的冻土参数测量技术领域，获取冻土在脉冲热源下的温度响应曲线和特定冻土参数；所述特定冻土参数包括冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重；利用预先训练好的反演分析模型对获取的温度响应曲线和特定冻土参数进行处理，得到冻土含冰量和未冻水含量。本发明可在一分钟内同时测量冻土含冰量和未冻水含量，极大提高了测量效率，同时避免了经验模型的假设条件。
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公开(公告)号：CN115269567B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210675433.1
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法。该方法包括对历史工程和新建工程TBM循环段中关键破岩参数数据进行数据清洗；对历史工程清洗后的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换；将经过转换不变量转换后的历史工程关键破岩数据和新建工程掘进初期的少量数据进行合并，统一到新建工程数据的框架下，得到数据增强后的新数据集；利用机器学习模型对所示新数据集进行训练，验证所述新数据集的准确性。本发明通过不变量转换，将不同工程的数据统一到同一个框架下进行数据增强，从而起到新建工程施工初期增加数据量的作用。
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公开(公告)号：CN115268272B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210963204.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掘进载荷预测的TBM控制参数决策方法及装置。方法包括：获取当前全断面隧道钻掘机循环段中关于稳定段的控制参数设定值；获取当前时刻之前的一段设定时长的控制参数和其对应的响应参数历史数据；基于控制参数设定值、所述历史数据，根据预设的掘进载荷预测模型，获取所述控制参数设定值对应的响应参数预测值；同时，采集当前时刻的响应参数实际值；基于响应参数预测值与实际值，判断当前全断面隧道钻掘机是否达到稳定掘进阶段；若未达到稳定掘进阶段，则调整当前控制参数的设定值。本发明解决了当前TBM掘进过程中缺乏对围岩状态反馈的技术问题，通过精确预测TBM响应参数，辅助调整TBM掘进的控制参数。
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公开(公告)号：CN115269567A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210675433.1
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法。该方法包括对历史工程和新建工程TBM循环段中关键破岩参数数据进行数据清洗；对历史工程清洗后的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换；将经过转换不变量转换后的历史工程关键破岩数据和新建工程掘进初期的少量数据进行合并，统一到新建工程数据的框架下，得到数据增强后的新数据集；利用机器学习模型对所示新数据集进行训练，验证所述新数据集的准确性。本发明通过不变量转换，将不同工程的数据统一到同一个框架下进行数据增强，从而起到新建工程施工初期增加数据量的作用。
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公开(公告)号：CN115268272A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210963204.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掘进载荷预测的TBM控制参数决策方法及装置。方法包括：获取当前全断面隧道钻掘机循环段中关于稳定段的控制参数设定值；获取当前时刻之前的一段设定时长的控制参数和其对应的响应参数历史数据；基于控制参数设定值、所述历史数据，根据预设的掘进载荷预测模型，获取所述控制参数设定值对应的响应参数预测值；同时，采集当前时刻的响应参数实际值；基于响应参数预测值与实际值，判断当前全断面隧道钻掘机是否达到稳定掘进阶段；若未达到稳定掘进阶段，则调整当前控制参数的设定值。本发明解决了当前TBM掘进过程中缺乏对围岩状态反馈的技术问题，通过精确预测TBM响应参数，辅助调整TBM掘进的控制参数。
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