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公开(公告)号:CN116879339A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310708411.5
申请日:2023-06-13
Applicant: 中建三局第一建设工程有限责任公司 , 武汉大学
IPC: G01N24/08
Abstract: 本申请涉及注浆技术领域,提供一种基于多场耦合的岩体注浆充填试验系统及方法,包括岩样筒,用于装载岩石试样;压力加载机构;注射机构,包括酸碱液注射器、注浆装置和注水装置;温度调节装置;以及检测机构,包括计算机以及与计算机连接的控制箱、温度传感器、压力传感器、酸碱度检测仪和低场核磁共振仪;通过核磁信号量累计值得到不同时刻下的注浆有效注浆驱水率。本发明的有益效果包括:可模拟出岩石试样在多场耦合效应下的注浆过程,并通过核磁信号量累计值得到不同时刻下的注浆有效注浆驱水率,利用准确、直观的注浆有效注浆驱水率,给出表征注浆效果的定量化评价。
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公开(公告)号:CN115659758A
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202211400372.4
申请日:2022-11-09
Applicant: 中建三局第一建设工程有限责任公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于近似模型的盾构隧道岩土参数反演与掘进参数优化方法:首先利用已掘进区段的地表位移反演岩土参数,然后利用反演的岩土参数结果,预测后续开挖的地表位移并及时优化施工掘进参数。具体包括:基于近似模型方法,建立岩土参数θ与地表位移y的对应关系式:y=Appro(θ);根据获取的地表位移监测数据,建立目标优化函数minF(θ),并使用粒子群优化算法求解最优的岩土参数解θbest;基于近似模型方法,建立盾构施工参数α与地表位移y的对应关系式:y=Appro(α);根据规范要求的允许最大位移值ulim建立目标优化函数minF(α),使用粒子群优化算法求解目标函数,得到盾构施工参数的建议取值αbest。本发明可以降低参数优化时因频繁调用数值模型产生的计算成本,提高计算效率。
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公开(公告)号:CN116562433B
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202310420751.8
申请日:2023-04-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于CSM‑GRU模型的TBM滚刀寿命预测方法及系统,属于隧道掘进机施工技术领域。1)建立包含TBM掘进信息数据、岩体信息数据和实测滚刀寿命数据的数据库;2)基于TBM滚刀破岩CSM模型,利用岩体信息计算出当前地质条件理论TBM总推力和扭矩,并以此对实际TBM掘进信息进行误差判别;3)以门控循环神经网络算法为架构,考虑上述误差对深度神经网络中的损失函数进行修正,通过数据库信息对模型进行训练、测试和验证,建立基于CSM‑GRU模型的TBM滚刀寿命预测模型。该模型实现对当前掘进条件下TBM滚刀寿命的实时智能化预测。
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公开(公告)号:CN116630243A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310487973.1
申请日:2023-04-24
Applicant: 中建三局第一建设工程有限责任公司 , 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06F30/28 , G06F30/23 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开一种裂隙岩体渗流过程模拟方法、装置、计算机设备及存储介质,涉及裂隙岩体渗流技术领域,所述方法包括通过获取待测裂隙岩体试样的待测图像,对待测图像进行归一化处理,得到灰度图像,其中,灰度图像包括各个归一化后的像素点的强度值,根据预设的数值计算模型,构造灰度图像的变化函数,其中,每个变化函数描述每个归一化后的像素点的强度值,强度值与测裂隙岩体试样的渗流特性参数具有对应关系,根据变化函数设置待测图像中的每个像素点的渗流特性参数,基于预设的计算参数,对待测图像中的每个像素点的渗流特性参数进行求解,得到待测裂隙岩体试样的裂隙岩体渗流过程模拟结果,使得裂隙岩体的每一处都被精确模拟,提高了模拟精度。
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公开(公告)号:CN116562433A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310420751.8
申请日:2023-04-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于CSM‑GRU模型的TBM滚刀寿命预测方法及系统,属于隧道掘进机施工技术领域。1)建立包含TBM掘进信息数据、岩体信息数据和实测滚刀寿命数据的数据库;2)基于TBM滚刀破岩CSM模型,利用岩体信息计算出当前地质条件理论TBM总推力和扭矩,并以此对实际TBM掘进信息进行误差判别;3)以门控循环神经网络算法为架构,考虑上述误差对深度神经网络中的损失函数进行修正,通过数据库信息对模型进行训练、测试和验证,建立基于CSM‑GRU模型的TBM滚刀寿命预测模型。该模型实现对当前掘进条件下TBM滚刀寿命的实时智能化预测。
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