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公开(公告)号：CN115544874A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211185851.9
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
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种盾构滚刀磨损量实时监测系统、方法、终端及介质，包括：参数获取模块，获取盾构施工过程中滚刀磨损参数，形成滚刀磨损参数集；标准建立模块，基于滚刀的累计磨损量、该磨损量对应的滚刀实际工作时间以及该滚刀刀圈直径，建立滚刀寿命评价标准；模型构建模块，构建预测滚刀磨损量的CNN‑RNN预测模型；训练预测模块，将滚刀磨损参数集和滚刀寿命评价标准代入CNN‑RNN预测模型，对CNN‑RNN预测模型进行迭代训练，训练完成后得到最终预测模型，采用该最终预测模型得到滚刀磨损量预测值；监测模块，根据预测模块的滚刀磨损量预测值对盾构滚刀磨损量实时监测。本发明提高预测结果的准确性和可靠性。
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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
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。
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公开(公告)号：CN114893208B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210660453.1
申请日：2022-06-13
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： 王锦涛 , 雷鹏 , 沈水龙 , 张楠 , 李保平 , 刘晓月 , 刘明华 , 聂智敏 , 佟雨泉 , 周鑫慧 , 屈焕 , 臧春华 , 于尚海 , 洪明俊 , 朱文辉 , 孟繁宝 , 王建杰 , 李志文 , 李明
Abstract: 本发明提供一种适用于富水岩层的防止管片上浮的施工方法，该方法在管片预留注浆孔中埋设螺纹套，成型管片脱出盾尾后，将丝杆分别插入螺纹套中，通过丝杆与管片预埋件螺纹套形成配套设备，能够对注浆效果进行判断，且便于管片壁后二次注浆。本发明简化了施工现场的操作流程，简单易行，可靠性高，有效地解决了硬岩地层中地下水冲刷作用的难题，能够提高硬岩地层盾构隧道管片成型质量。
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公开(公告)号：CN113139340B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110442112.2
申请日：2021-04-23
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
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种盾构掘进线路实时预测方法、终端及介质，其中方法包括：建立原始参数集；对所述原始参数集进行筛选，并进行无量纲化处理，得到标准化数据集；对所述标准化数据集进行特征提取；所述特征提取是指：降低盾构操作参数，地质参数，隧道几何参数之间的相关关系，建立代替原始参数集的特征参数集；确定GRU深度学习网络，利用GRU深度学习网络得到盾构掘进线路偏差预测值。本发明通过特征提取，减少了原始参数数据中的噪声，降低了原始参数数据中的相关性，进而减轻了深度网络模型复杂程度，提高了预测结果准确性。
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公开(公告)号：CN113042193A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110258737.3
申请日：2021-03-10
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
IPC: B03B7/00
Abstract: 本发明提供一种适用于渣土回收利用的砂石分离清洗设备及施工方法，包括：用于收集从渣土中分离出的石子的第一收集池；设置于第一收集池上方的分离筒，且分离筒沿轴线方向倾斜设置；分离筒绕其轴向转动使渣土中的石子在重力作用下滑落至第一收集池中，且分离出的含砂渣土在重力作用下从分离筒外壁的孔隙中下落；第二收集池收集从分离筒外壁的孔隙中落下的含砂渣土；用于对收集含砂渣土进行清洗和过滤并分离出砂的砂清洗装置；用于滤除经砂清洗装置分离的砂中水分的振动台；设置于振动台一侧的第三收集池，第三收集池收集经振动台分离出的砂。本发明能够有效的对盾构开挖渣土中砂石进行分离和清洗，实现渣土的回收利用，有助于节约资源和环境保护。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN115544753A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211188998.3
申请日：2022-09-27
Applicant: 汕头大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种盾构滚刀磨损状态实时评估方法、系统、终端及介质，包括：S1，测量一安装位置处滚刀的累计磨损量；S2，获取滚刀的磨损量在刀具检查中被记录的次数，得到磨损量记录次数；S3，根据相邻两次磨损量记录，确定滚刀的初步工作时间；S4，在滚刀的初步工作时间内，确定对应滚刀的累计磨损量的实际工作时间；S5，根据滚刀的累计磨损量和实际工作时间建立滚刀寿命评估指标，用于对盾构滚刀磨损状态实时评估，滚刀寿命评估指标为：滚刀寿命指标＝滚刀的累计磨损量/实际工作时间。本发明克服了现有方法仅考虑刀盘滚刀整体磨损情况的不足，实现对盾构掘进过程中某单把滚刀磨损状况的实时评估，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：CN114893208A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210660453.1
申请日：2022-06-13
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： 王锦涛 , 雷鹏 , 沈水龙 , 张楠 , 李保平 , 刘晓月 , 刘明华 , 聂智敏 , 佟雨泉 , 周鑫慧 , 屈焕 , 臧春华 , 于尚海 , 洪明俊 , 朱文辉 , 孟繁宝 , 王建杰 , 李志文 , 李明
Abstract: 本发明提供一种适用于富水岩层的防止管片上浮的施工方法，该方法在管片预留注浆孔中埋设螺纹套，成型管片脱出盾尾后，将丝杆分别插入螺纹套中，通过丝杆与管片预埋件螺纹套形成配套设备，能够对注浆效果进行判断，且便于管片壁后二次注浆。本发明简化了施工现场的操作流程，简单易行，可靠性高，有效地解决了硬岩地层中地下水冲刷作用的难题，能够提高硬岩地层盾构隧道管片成型质量。
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公开(公告)号：CN119163428A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411159007.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 汕头大学
Abstract: 本申请公开了一种滚刀偏磨位置预测方法、装置、设备及盾构机，涉及隧道施工技术领域。滚刀偏磨位置预测方法包括：获取振动信号，振动信号用于表征所述滚刀在破岩中产生的振动特征；基于振动信号确定至少一个振动加速度峰值区间频率；基于至少一个振动加速度峰值区间频率通过滚刀偏磨的位置预测模型对滚刀偏磨的等效距离进行预测，得到至少一个滚刀偏磨的等效距离，其中，滚刀偏磨的位置预测模型基于历史信息构建，历史信息包括所述滚刀偏磨的等效距离的历史数据以及历史振动加速度峰值区间频率信息；通过至少一个滚刀偏磨的等效距离对发生偏磨的滚刀的位置进行预测，以此能够确定出发生偏磨的滚刀的位置范围，提高滚刀偏磨监测的准确率。
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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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