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公开(公告)号：CN118188995A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410296043.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及地质雷达探测控制装置技术领域，公开了一种隧道掌子面多角度地质雷达辅助测试装置及方法，包括台架底座，所述台架底座顶端固定连接有支撑座，所述支撑座上转动连接有旋转支座，所述旋转支座上固定连接有伸缩杆；角度调节组件，包括支撑块和填充件，所述支撑块设置在所述伸缩杆上，所述支撑块上设置有地质雷达，所述填充件设置在所述台架底座上，所述填充件与所述支撑块连接，所述支撑块通过所述填充件调节所述地质雷达的探测角度。本发明能够对掌子面周围地质进行检测，实现对隧道前方地质的精准探测。
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公开(公告)号：CN117710823A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410010015.X
申请日：2024-01-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络的岩石隧道工作面裂隙迹线识别方法及系统，涉及岩石隧道工作面裂隙检测领域，方法包括：采集待检测的岩石隧道工作面的裂隙图像；将所述岩石隧道工作面裂隙图像输入节理裂隙迹线提取模型，得到对应的裂隙迹线图；采用迹线特征提取算法，对待检测的岩石隧道工作面的裂隙迹线图进行处理，得到位于迹线上的多个关键节点；根据所述关键节点，确定岩石隧道工作面的裂隙迹线的各项评价指标。本发明通过采用经过数据集预训练的节理裂隙迹线提取模型提取岩石隧道工作面裂隙迹线图，解决了传统的图像处理方式不方便、效率低的问题；并采用关键节点坐标确定岩石隧道工作面的裂隙的各项评价指标，大大降低了计算过程的复杂度。
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公开(公告)号：CN117992848B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410160238.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种隧道掌子面前方岩体裂隙识别方法、装置、介质及产品，涉及岩体裂隙识别技术领域，方法包括通过包含多个相邻钻孔对的随钻参数的数据集训练所述特征提取模型，得到训练好的编码器，训练采用的目标损失函数由相邻钻孔对中每一钻孔对应的比能量特征、预测比能量和标签比能量确定；将目标隧道施工作业的隧道几何参数、隧道施工参数、隧道支护参数、随钻参数以及所述目标比能量输入至包括训练好的编码器的训练好的岩体裂隙识别模型中，得到目标隧道掌子面前方的岩体裂隙类型，岩体裂缝识别模型中考虑了提取的钻杆地质特征响应，使得岩体裂隙类型的识别准确率更高。
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公开(公告)号：CN116188957A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310149634.2
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开一种岩体破碎程度分类方法、系统、电子设备及介质，涉及岩体破碎程度分类领域，通过获取待分类岩体的表观图像；提取表观图像的迹线特征；对迹线特征进行归一化处理，并将处理后的迹线特征，输入至岩体破碎程度分类模型，得到所述待分类岩体的岩体破碎程度；其中，所述岩体破碎程度分类模型是基于K‑折交叉验证算法，以岩体表观图像的迹线特征为输入，以与所述岩体表观图像对应的岩体破碎程度为输出对初始随机森林模型进行训练，利用超参数优化算法对训练后的随机森林模型的超参数进行优化得到的。本发明利用K‑折交叉验证算法及超参数优化算法，能够有效地提升分类模型的分类综合能力，提高岩体破碎程度分类的准确性。
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公开(公告)号：CN119782947A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411852541.7
申请日：2024-12-16
Applicant: 北京交通大学 , 北京市市政工程研究院
IPC: G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的岩体风化识别方法，涉及岩体风化识别技术领域，该方法为通过数据异常值和标准化处理，去除岩体采集数据的异常值，得到岩体风化样本数据；利用特征提取层和识别层，构建岩体风化预测模型；将训练集输入岩体风化预测模型，利用随机搜索和交叉验证方法进行训练，得到训练好的岩体风化预测模型；利用训练好的岩体风化预测模型用于对随钻数据进行分析，得到岩体风化识别结果，完成对岩体风化的识别。本发明解决了岩体风化程度难以准确识别的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674705A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410802210.6
申请日：2024-06-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种岩石开挖面滑移潜在区域程度计算方法，属于滑移潜在区域评估领域，该方法包括获取开挖面裂隙图像；获取所有裂隙迹线的起点坐标和终点坐标；根据各裂隙迹线的起点坐标和终点坐标，将各裂隙迹线直线化，得到开挖面裂隙直线化图像；对开挖面裂隙直线化图像进行骨架提取，得到迹线骨架图像；依次遍历迹线骨架图像的像素点，得到像素点的潜在滑移区域程度指标；将各像素点的潜在滑移区域程度指标进行归一化，得到潜在滑移区域程度矩阵，并将潜在滑移区域程度矩阵映射到伪彩色空间，完成岩石开挖面滑移潜在区域程度计算和可视化。本发明基于多因素的指标计算方法解决了现有潜在滑移区域评估未考虑岩石裂隙迹线，精准度不够的问题。
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公开(公告)号：CN118070670A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410286219.6
申请日：2024-03-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/25 , G06N3/126 , G06N20/10 , G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/62 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的隧道钻爆法光面爆破智能优化系统，属于隧道钻爆法施工技术领域，包括：知识信息模块，获取围岩参数、隧道参数、布孔参数以及装药参数；参数优化模块，导入参数，并对施工工艺参数进行最优化；数字孪生推演模块，基于优化后的施工工艺参数，构建炸药状态模型、岩体状态模型以及空气与水介质状态模型，对各个爆破方案的爆破效果进行预览与验证；施工反馈模块，对爆破后的碎石与岩壁图像进行采集，检测碎石粒径并获得超欠挖程度以及半孔保留程度作为爆破质量评价参考指标，对爆破效果进行评价。本发明能够直观地对爆破方案进行效果反馈，有效降低施工资源浪费，降低成本，提高施工过程中爆破的安全性与有效性。
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公开(公告)号：CN118070670B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410286219.6
申请日：2024-03-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/25 , G06N3/126 , G06N20/10 , G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/62 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的隧道钻爆法光面爆破智能优化系统，属于隧道钻爆法施工技术领域，包括：知识信息模块，获取围岩参数、隧道参数、布孔参数以及装药参数；参数优化模块，导入参数，并对施工工艺参数进行最优化；数字孪生推演模块，基于优化后的施工工艺参数，构建炸药状态模型、岩体状态模型以及空气与水介质状态模型，对各个爆破方案的爆破效果进行预览与验证；施工反馈模块，对爆破后的碎石与岩壁图像进行采集，检测碎石粒径并获得超欠挖程度以及半孔保留程度作为爆破质量评价参考指标，对爆破效果进行评价。本发明能够直观地对爆破方案进行效果反馈，有效降低施工资源浪费，降低成本，提高施工过程中爆破的安全性与有效性。
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公开(公告)号：CN118278275A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410386738.X
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/20 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于人工智能与仿真模拟的隧道爆破参数获取方法，包括：对隧道进行爆破仿真模拟，获取仿真结果；获取隧道爆破的真实轮廓线；获取仿真结果与真实轮廓线的偏差数据；基于偏差数据迭代计算，通过机器学习算法改变围岩参数，达到最小偏差数据；基于最小偏差数据，确定围岩参数；基于围岩参数，构建爆破方案数据库；基于数据库提取平均线性超欠挖，主拉应力曲线差异值；基于提取数据，构建神经网络设计参数优化计算模型；基于训练后的爆破参数优化模型获取最优的爆破参数。本发明使围岩参数反演和爆破过程更加准确合理，安全高效，降低不需要的资源消耗，保障施工过程的顺利进行，提高施工质量和效率，保证施工人员的生命安全。
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公开(公告)号：CN119249226A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411318027.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 北京交通大学 , 珠海城建市政建设有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于新奥法隧道开挖随钻数据的岩性数据驱动识别方法，涉及岩性识别技术领域。本方法采用ADASYN过采样方法对随钻测量MWD数据进行处理，解决了随钻测量MWD数据的多维数据不平衡问题；且利用网格搜索算法对岩性识别模型进行超参数优化，进一步提升了识别模型的泛性能力和识别能力；选取优化后的GS‑ADASYN‑XGBoost对随钻测量MWD数据进行分类，可以有效提高识别结果的准确性。
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