公开(公告)号：CN115563863A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211185853.8

申请日：2022-09-27

Applicant: 上海市隧道工程轨道交通设计研究院 ,  汕头大学

Inventor： 曾毅 ,  沈水龙 ,  熊旺 ,  张楠 ,  吴嘉敏 ,  吕琦 ,  卞跃威 ,  范学义 ,  黄光爵

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的泥水盾构滚刀磨损量实时确定方法及终端，包括：S1，测量泥水盾构某安装位置处滚刀更换时的累计磨损量；S2，确定累计磨损量所对应的滚刀实际工作时间；S3，建立滚刀寿命评价标准；S4，建立滚刀磨损参数集，对磨损参数集和滚刀寿命评价标准集进行归一化处理；S5，建立CNN‑GRU深度学习网络模型，并确定模型参数；S6，将滚刀磨损参数集和滚刀寿命评价标准输入CNN‑GRU深度学习网络模型，并利用优化器更新模型训练参数；S7，重复S6直至模型达到迭代次数，并输出滚刀磨损量预测值。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。