基于掌子面信息的隧道稳定性智能判定方法及系统

    公开(公告)号:CN118332667A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410755576.2

    申请日:2024-06-12

    摘要: 本发明涉及隧道工程技术领域,公开一种基于掌子面信息的隧道稳定性智能判定方法及系统,方法包括:构建包含隧道稳定性指标、隧道开挖信息、隧道掌子面图像的掌子面信息大数据库;对数据库进行系列处理,划分为训练集和测试集;构建CNN‑MLP多模态神经网络模型;采用训练集对CNN‑MLP多模态神经网络模型进行训练及优化,得到最优的融合隧道信息及节理分布图像信息多模态神经网络模型;采用得到的CNN‑MLP多模态神经网络模型进行验证,输出预测的隧道稳定性评定指标。本发明设计的双模态神经网络模型充分考虑围岩节理分布及施工因素同隧道稳定性关联关系,为隧道智能化施工及动态差异化支护提供有效的决策支持。

    基于掌子面信息的隧道稳定性智能判定方法及系统

    公开(公告)号:CN118332667B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410755576.2

    申请日:2024-06-12

    摘要: 本发明涉及隧道工程技术领域,公开一种基于掌子面信息的隧道稳定性智能判定方法及系统,方法包括:构建包含隧道稳定性指标、隧道开挖信息、隧道掌子面图像的掌子面信息大数据库;对数据库进行系列处理,划分为训练集和测试集;构建CNN‑MLP多模态神经网络模型;采用训练集对CNN‑MLP多模态神经网络模型进行训练及优化,得到最优的融合隧道信息及节理分布图像信息多模态神经网络模型;采用得到的CNN‑MLP多模态神经网络模型进行验证,输出预测的隧道稳定性评定指标。本发明设计的双模态神经网络模型充分考虑围岩节理分布及施工因素同隧道稳定性关联关系,为隧道智能化施工及动态差异化支护提供有效的决策支持。

    基于FEM-DEM的节理裂隙隧道稳定性数据库自动构建方法及系统

    公开(公告)号:CN118468411B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410922890.5

    申请日:2024-07-10

    摘要: 本发明公开基于FEM‑DEM的节理裂隙隧道稳定性数据库自动构建方法及系统,涉及隧道工程技术数值计算领域,解决通过现场机械化施工案例构建数据库的数据量不足以满足深度学习需求的问题;本发明包括在围岩几何参数、力学信息、开挖方式及支护措施信息的参数变化范围内循环随机选取任意数,组合生成计算工况并自动输出对应FEM和DEM编程语言,调用数值模拟软件进行系列隧道开挖支护自动计算和结果保存;本发明设计基于FEM‑DEM的节理裂隙隧道稳定性数据库,充分考虑围岩节理分布特征及施工因素同隧道稳定性关联关系,为隧道机械化及智能化机器学习多模态模型训练提供了必备的数据支持。