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公开(公告)号：CN114607406A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210254761.4
申请日：2022-03-15
Applicant: 沈阳工业大学 , 石家庄铁道大学 , 新疆额尔齐斯河流域开发工程建设管理局
Abstract: 一种软弱围岩敞开式TBM施工围岩加固装置及施工方法，该加固装置以主架体为中心、两边对称的结构，该装置的中间处设有主架体，主架体通过主架体固定法兰与TBM鞍架Ⅱ固定连接；主架体的轴端处分别通过法兰连接中间移动横梁的一端，中间移动横梁的另一端连接端部移动横梁的一端，端部移动横梁为中空结构，其中空处设有伸缩油缸，伸缩油缸的伸出部分朝向端部移动横梁的另一端，伸缩油缸的伸出部分连接端部伸缩横梁的一端，端部伸缩横梁的另一端设有弹性隔环，弹性隔环通过钢模板固定销和球窝关节连接钢模板，钢模板为垂直于水平面的且圆心朝内的半圆结构，在半圆结构的中心偏上位置设有注浆球阀和快联接头。
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公开(公告)号：CN114547740A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210138184.2
申请日：2022-02-15
Applicant: 石家庄铁道大学 , 新疆额尔齐斯河流域开发工程建设管理局
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于估算TBM在掘岩体强度并分级预警的方法，属于TBM隧道施工技术领域，包括以下步骤：建立TBM在掘岩体等效强度Rec和贯入度指数FPI的通用关系模型；将该模型应用于TBM掘进施工中，根据TBM实时采集的掘进参数，对TBM在掘岩体的完整性系数Kv进行实时估算，按照给出的分级标准和预警值，对TBM在掘岩体进行分级及预警。本发明根据TBM掘进参数变化，在线估算出TBM在掘岩体的等效强度和完整性系数，实时分析TBM在掘岩体的可掘性和破碎程度；与以往的TBM施工围岩分级方法相比，其采用的分级指标参数简单，易于在线获取，对于及时判断围岩可掘性、预警岩体塌方TBM被卡风险以及预先准备恰当的支护措施至关重要。
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公开(公告)号：CN114547740B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210138184.2
申请日：2022-02-15
Applicant: 石家庄铁道大学 , 新疆额尔齐斯河流域开发工程建设管理局
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于估算TBM在掘岩体强度并分级预警的方法，属于TBM隧道施工技术领域，包括以下步骤：建立TBM在掘岩体等效强度Rec和贯入度指数FPI的通用关系模型；将该模型应用于TBM掘进施工中，根据TBM实时采集的掘进参数，对TBM在掘岩体的完整性系数Kv进行实时估算，按照给出的分级标准和预警值，对TBM在掘岩体进行分级及预警。本发明根据TBM掘进参数变化，在线估算出TBM在掘岩体的等效强度和完整性系数，实时分析TBM在掘岩体的可掘性和破碎程度；与以往的TBM施工围岩分级方法相比，其采用的分级指标参数简单，易于在线获取，对于及时判断围岩可掘性、预警岩体塌方TBM被卡风险以及预先准备恰当的支护措施至关重要。
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公开(公告)号：CN114926101B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210841946.5
申请日：2022-07-18
Applicant: 石家庄铁道大学 , 新疆额尔齐斯河投资开发(集团)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向施工速度与安全的TBM适应性围岩分级方法，包括如下步骤：S1、建立面向施工速度与安全的TBM适应性的围岩分级表；S2、将岩石单轴抗压强度和岩体完整性系数带入步骤S1中的围岩分级表中，获得围岩的基本分级；S3、判断围岩等级是否需要进行修正，无需修正时，围岩的基本分级为围岩最终等级；S4、需要修正时，对围岩等级进行岩爆修正或地下水修正；S5、判断出岩爆修正结果和地下水修正结果中何种修正分级的围岩评价较差；S6、得出结论，围岩评价较差的修正分级为围岩最终等级。本发明为TBM法隧道可研阶段、设计阶段、施工投标阶段的施工速度和工期分析提供实用可靠的方法。本发明适用于全断面岩石隧道掘进机隧道施工技术领域。
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公开(公告)号：CN117077413A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311052902.5
申请日：2023-08-21
Applicant: 石家庄铁道大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，属于隧道掘进机监测技术领域，首先通过原位掘进试验采集TBM主梁振动信号和掘进参数并对其进行数据预处理，然后研究掘进参数与振动特征RMS的相关性规律，提出贯入度指数FPI和刀盘功率指数TNI两个特征参数，建立基于特征参数的TBM主梁振动多元回归预测模型，并对模型在不同围岩条件下进行验证分析，预测平均相对误差在12％以内，给出了TBM主梁振动特征与特征参数的定量关系，无需安装振动测试系统，便可以实时感知TBM主梁的振动信息，预测效果良好，对TBM的信息智能化具有重要意义。本发明能够解决安装在TBM上的传感器易损坏、可靠性差，不易测量TBM主机系统关键部件的振动响应问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116291518B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310105495.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 石家庄铁道大学 , 中国水利水电第十一工程局有限公司 , 中铁工程装备集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大直径小转弯隧道TBM掘进方向姿态调控方法，属于盾构施工技术领域，步骤为：TBM距离转弯半径切入点的距离大于TBM主机长度的位置时，确定其在曲线隧道中的位置和姿态；距离等于TBM主机长度的位置时，调整TBM开始向转弯段内弯方向掘进；距离转弯段切入点为TBM主机长度一半位置时，调整TBM保持转弯姿态；刚进入转弯段时，调整TBM施工方式及掘进方向，使其掘进轴线逐步向曲线隧道设计轴线拟合；TBM转弯掘进过程中，调整其掘进参数并对其位姿定位。本发明通过调控TBM掘进方向姿态以及计算推进油缸的行程差，提高TBM整体的通过效率,实现TBM安全高效掘进，为TBM施工掘进方向姿态控制提供指导和依据，适用于大直径、小转弯半径隧道的TBM掘进施工。
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公开(公告)号：CN116291518A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310105495.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 石家庄铁道大学 , 中国水利水电第十一工程局有限公司 , 中铁工程装备集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大直径小转弯隧道TBM掘进方向姿态调控方法，属于盾构施工技术领域，步骤为：TBM距离转弯半径切入点的距离大于TBM主机长度的位置时，确定其在曲线隧道中的位置和姿态；距离等于TBM主机长度的位置时，调整TBM开始向转弯段内弯方向掘进；距离转弯段切入点为TBM主机长度一半位置时，调整TBM保持转弯姿态；刚进入转弯段时，调整TBM施工方式及掘进方向，使其掘进轴线逐步向曲线隧道设计轴线拟合；TBM转弯掘进过程中，调整其掘进参数并对其位姿定位。本发明通过调控TBM掘进方向姿态以及计算推进油缸的行程差，提高TBM整体的通过效率,实现TBM安全高效掘进，为TBM施工掘进方向姿态控制提供指导和依据，适用于大直径、小转弯半径隧道的TBM掘进施工。
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公开(公告)号：CN117967335A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410155891.1
申请日：2024-02-04
Applicant: 石家庄铁道大学
Abstract: 本发明提供一种TBM卡机预警方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：实时获取围岩收敛特征，并将围岩收敛特征输入至预先训练好的收敛预测模型中，得到对应的围岩收敛曲线；获取当前时刻的围岩参数，并将当前时刻的围岩参数和当前时刻的围岩收敛距离，输入至预先训练好的坍塌预测模型中，得到下一时刻的预测坍塌量；当下一时刻的预测坍塌量大于预设坍塌量时，确定下一时刻将发生刀盘卡机，并进行刀盘卡机预警。本发明能够在TBM掘进过程中实时进行刀盘卡机预警，保障TBM正常工作。
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公开(公告)号：CN116291712A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310599103.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 石家庄铁道大学
IPC: E21F16/02
Abstract: 本发明公开了一种一洞双机TBM掘进超长隧道施工排水方法，涉及隧道反坡施工技术领域，包括以下步骤：步骤一，各前端隧道中，采用TBM设备配置的水泵，将前端隧洞的水抽排至污水箱内，经污水箱内的水泵再经由污水卷筒将水排至相应的主洞排水管；步骤二，将各主洞排水管中的水排至主支洞交叉部位集水仓中；步骤三，将主支洞交叉部位集水仓排至支洞中的支洞集水仓；步骤四，将支洞集水仓排至洞外的废水沉淀池，再由废水沉淀池排至弃渣场集水池。本发明既符合环保要求，又具有施工快速、安装快捷、检修维护方便、节省场地空间的优点。
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公开(公告)号：CN117371111B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311553224.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 石家庄铁道大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络和数值仿真的TBM卡机预测方法及系统，属于隧道掘进技术领域，包括以下步骤：利用数值仿真技术，构建卡机数值样本库；基于所述卡机数值样本库利用CNN和Transformer，建立卡机预测模型；利用卡机预测模型，实现对TBM卡机的实时监测和预警。本发明实现了对TBM卡机的实时监测和预警，减轻或避免卡机现象的发生，提高了TBM施工的安全性和效率。
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