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公开(公告)号:CN115495987A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202211185830.7
申请日:2022-09-27
申请人: 广东珠三角城际轨道交通有限公司 , 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 汕头大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/12
摘要: 本发明提供一种滚刀实际工作时间确定、磨损量实时预测方法及终端,包括:获取一滚刀在检查中磨损量记录的次数;找出相邻第i次滚刀磨损量和第i‑1次的滚刀磨损量记录数据;过滤掉滚刀第i次磨损量记录与第i‑1次磨损量记录区段内盾构机非工作时间的数据;再过滤掉第i次磨损量记录与第i‑1次磨损量记录区段内盾构机每环掘进过程中的起始段和结束段数据,保留稳定阶段数据;确定第i次磨损量记录与第i‑1次磨损量记录区段内滚刀与地层相互作用时间,该时间即滚刀实际工作时间。本发明实现对盾构掘进过程中某单把滚刀磨损量的实时预测,提高预测结果的准确性和可靠性,减少施工中刀具检查维护次数和时间。
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公开(公告)号:CN115600654A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211189012.4
申请日:2022-09-27
IPC分类号: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q50/08
摘要: 本发明提供一种基于卷积LSTM的盾构滚刀磨损量实时预测方法及系统,包括:S1,构建滚刀磨损参数集;S2,根据滚刀磨损参数、该滚刀磨损参数所对应的实际工作时间以及滚刀刀圈直径,建立滚刀磨损状态评价标准;S3,建立卷积LSTM深度学习网络模型,将所述滚刀磨损参数集和滚刀磨损状态评价标准输入所述卷积LSTM深度学习网络模型进行训练,训练后得到滚刀磨损量预测模型;S4,采用上述滚刀磨损量预测模型进行预测,得到盾构滚刀磨损量实时预测值。本发明采用CNN和LSTM方法构建深度学习网络对滚刀磨损进行实时预测,提高深度学习网络预测准确性,解决了直接开舱检查方法工作效率低的问题。
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公开(公告)号:CN115826080A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211512313.6
申请日:2022-11-29
申请人: 广东珠三角城际轨道交通有限公司 , 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 汕头大学
摘要: 本发明提供一种适用于风化花岗岩盾构施工的地层类别确定方法,包括:确定盾构掘进每环的比推力与比扭矩;基于所述每环的比推力与比扭矩,对盾构掘进地层进行分类;根据获得的地层类别,确定地层类别判断参数集;对所述地层类别判断参数集进行预处理;基于预处理后的地层类别判断参数集建立随机森林模型,并确定模型参数;利用优化过后的随机森林模型确定盾构地层类别。本发明基于随机森林模型,采用比推力和比扭矩反映盾构掘进过程中地层变化对盾构施工的影响,结合盾构操作参数和地质参数对盾构地层进行判断,有利于辅助现场盾构操作人员判断盾构掘进过程中地层变化。本发明实用性强,对地层类别判断的准确性高,具有很大的应用和推广价值。
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公开(公告)号:CN117684988A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311549511.4
申请日:2023-11-20
申请人: 汕头大学
摘要: 本发明公开了一种盾构矿山联合隧道对接接头的施工方法,所述对接接头包括接收风井、超前支护结构、矿山法衬砌、盾壳后止水带、导台和盾构管片,适用于复合地层中存在交界面的矿山法隧道和盾构法隧道之间的对接;其方法包括:在矿山法隧道中施作接收风井,其与交界面形成空推段;在空推段施作超前支护结构和矿山法衬砌,并在矿山法衬砌的内壁布设盾壳后止水带;在空推段施作导台,再在矿山法隧道开挖至交界面之后进行盾构段加固;在盾构机完成对盾构法隧道的施工并到达交界面时对其刀盘增加盾构施工阻力;控制盾构机进入导台开始空推,在空推段中安装盾构管片并同步施加壁后填充物,直至盾构机到达接收风井。本发明可以提高施工质量和施工效率。
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公开(公告)号:CN115898442A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211514033.9
申请日:2022-11-29
申请人: 汕头大学
摘要: 本发明提供一种基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法和系统,包括:获取工程数据;依据所述工程数据计算获得比推力和比扭矩;依据所述比推力和比扭矩搭建模型数据库,并进行预计算;基于所述工程数据和所述预计算结果,利用模糊数学方法建立掘进地层围岩分类模糊判别模型;利用所述掘进地层围岩分类模糊判别模型进行围岩分类判别,同时对异常情况进行识别和判断。本发明充分考虑了复杂地质的随机性,有效地解决了掌子面前方工程地质条件难以判别的问题,显著地提高了围岩判别的准确度。
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