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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
Applicant: 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: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/12
Abstract: 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
Applicant: 广东珠三角城际轨道交通有限公司(CN) , 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司(CN) , 汕头大学(CN)
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q50/08
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 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
Abstract: 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：CN113298220A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110597689.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 中铁十六局集团有限公司 , 汕头大学
Inventor： 李学荣 , 乔国华 , 阮经仟 , 黄太玉 , 卫海梁 , 王磊 , 王念 , 沈水龙 , 林松顺 , 胡承睿 , 侯永兵 , 李小锋 , 魏龙刚 , 安普振 , 陈贺 , 李志坡 , 王猛 , 李明俊 , 韩非 , 邓川宁 , 季少雷 , 杨帅 , 罗园
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络优化的盾构机掘进速度预测方法，其中包括：S100，收集地质参数；S200，收集每一环盾构施工参数，并对地质参数和施工参数进行标准化处理，将处理后的数据划分为训练集与测试集；S300，确定模型的输入变量，并将盾构施工参数集中的盾构掘进速度作为输出变量，利用划分的训练集建立深度学习神经网络模型；S400，基于深度学习神经网络模型对盾构机在测试集上的掘进速度进行预测，并使用分层粒子群算法对神经网络预测模型进行动态优化。本发明预测结果与实际施工中的盾构机掘进速度吻合，预测结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN113298220B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110597689.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 , 中铁十六局集团有限公司 , 汕头大学
Inventor： 李学荣 , 乔国华 , 阮经仟 , 黄太玉 , 卫海梁 , 王磊 , 王念 , 沈水龙 , 林松顺 , 胡承睿 , 侯永兵 , 李小锋 , 魏龙刚 , 安普振 , 陈贺 , 李志坡 , 王猛 , 李明俊 , 韩非 , 邓川宁 , 季少雷 , 杨帅 , 罗园
IPC: G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08 , E21D9/06 , E21D9/093
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络优化的盾构机掘进速度预测方法，其中包括：S100，收集地质参数；S200，收集每一环盾构施工参数，并对地质参数和施工参数进行标准化处理，将处理后的数据划分为训练集与测试集；S300，确定模型的输入变量，并将盾构施工参数集中的盾构掘进速度作为输出变量，利用划分的训练集建立深度学习神经网络模型；S400，基于深度学习神经网络模型对盾构机在测试集上的掘进速度进行预测，并使用分层粒子群算法对神经网络预测模型进行动态优化。本发明预测结果与实际施工中的盾构机掘进速度吻合，预测结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN115727917A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211444513.2
申请日：2022-11-18
Applicant: 广东珠三角城际轨道交通有限公司 , 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 中铁隧道局集团有限公司
Abstract: 本发明涉及盾构施工技术领域，特别是一种泥水盾构出渣量自动计量装置，包括取样机构和泥水分离机构、以及清洗机构，取样机构包括取样筒和位于取样筒底部的闸门组件、以及驱动闸门组件启闭的闸门驱动器；泥水分离机构包括从内到外依次设置的过滤网筒、内筒、外筒、以及驱动内筒转动的泥水分离减速电机；清洗机构包括高压喷头、软管、电动伸缩杆。本发明能够准确测量进、排浆液中固形物的体积，根据循环泥浆实时流量，从而计算泥水盾构掘进准确的出渣量。
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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
Applicant: 汕头大学
Abstract: 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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