基于深度学习的地震多发区隧道风险决策方法及系统

    公开(公告)号:CN115688251A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211629044.1

    申请日:2022-12-19

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的地震多发区隧道风险决策方法及系统,其中方法包括:建立地震多发区隧道的样本数据集;构建并训练神经网络模型,得到训练好的神经网络模型;将样本数据集输入至训练好的神经网络模型,输出预测结果,其中预测结果包括:隧道环向峰值应力和围岩形变量;基于预测结果,根据隧道风险等级,得到隧道围岩支护形式。系统包括:数据采集模块、模型训练模块、预测输出模块及风险决策模块;其中数据采集模块、模型训练模块、预测输出模块及风险决策模块依次连接。本发明能够针对不同的风险等级提供专属的智能决策,有效指导围岩的支护,保证施工的安全。

    一种信息化的施工物料运输智能监测与管理系统及方法

    公开(公告)号:CN115949466A

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202211603079.8

    申请日:2022-12-13

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种信息化的施工物料运输智能监测与管理系统及方法,其中监测与管理系统包括远程控制端与物料运输装置;远程控制端包括显示触屏和主机,显示触屏包括输入单元、输出单元,主机包括配比计算单元、信号接收模块;物料运输装置底部有滚轮,包括运输主机、物料储存模块与升降机构;监测与管理方法包括:获取并输入已知信息;基于已知信息获取施工所需的物料质量;将物料质量进行显示,根据实际情况增减物料中对应混合料的质量,确认后获取并发送预警指令;本发明通过在远程控制端输入已知信息,程序自动计算所需各种物料的质量,方便后续根据初次支护的效果对配合比进行调整,同时实现了物料加入过程的智能化监测。

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