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公开(公告)号：CN115840921A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310159304.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/27 , G01N33/24
Abstract: 本发明涉及基于机器学习的岩体质量分级方法，包括如下步骤：（1）获取钻孔信息，根据钻孔信息建立钻孔图像数据库；（2）设定最小测量计算单位，对每个最小测量计算单位的岩体质量分级指标进行评分并求和，得到岩体质量分级评分；（3）建立岩体质量分级数据库，记录每个钻孔的岩体质量分级指标及岩体质量分级评分；（4）对岩体质量分级数据库基于机器学习方法进行处理，通过训练得到机器学习预测模型；（5）将岩体质量分级指标数据输入机器学习预测模型，得到岩体质量分级结果。本发明的基于机器学习的岩体质量分级方法能够提高钻孔的利用率，并且能够更加快速的得到岩体质量分级结果。
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公开(公告)号：CN117390973B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311696938.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及矿山爆破预测方法，提供一种基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法，包括获取矿岩的物理力学参数、爆破设计参数；基于爆破设计参数进行爆破试验，获取爆破之后的炮孔利用率，并结合物理力学参数、爆破设计参数建立原始数据库；应用主成分分析法对原始数据库进行预处理，从而获取目标数据库；基于目标数据库训练多层感知机预测模型，遍历目标数据库中的样本集，计算损失，不断优化模型参数获取炮孔利用率预测模型，评估炮孔利用率预测模型的泛化性能并获取高性能炮孔利用率预测模型，从而获取炮孔利用率的预测结果。本发明基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法能够安全、精准、高效地获取炮孔利用率的预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116624196A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310891385.4
申请日：2023-07-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种卡扣拼装式可回收锚杆，涉及锚固支护领域，包括：锚固杆体，包括第一注浆管；中继杆体，包括至少一个第二注浆管，第一注浆管和第二注浆管的端部第一卡扣结构和第二卡扣结构，第一卡扣结构和第二卡扣结构相互卡合以限制第一注浆管和第二注浆管；在第一注浆管以及第二注浆管上设置有若干组限位圆环，每组限位圆环包括两个半圆环，每个半圆环上设置有缺口，两个半圆环合围在第一、第二注浆管上，并在两个半圆环之间形成有豁口；承力套管，用于套设限位圆环处，承力套管的内壁设置有两组卡扣件，两组卡扣件呈沿承力套管的轴向方向布置，每组卡扣件包括至少两个关于承力套管的轴向中心对称的卡扣，卡扣用于卡接在缺口内。
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公开(公告)号：CN119047309A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411108080.2
申请日：2024-08-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06F18/27 , G06F111/10
Abstract: 本申请适用于爆破工程技术领域，提供了一种基于图像识别的爆破孔网参数优化方法，包括：获取多个开挖断面的图像和特征信息；分别针对每个开挖断面，根据开挖断面的特征信息获取爆破孔网参数；利用数值模拟方法，对爆破孔网参数进行多次优化调整，并计算基于调整前后的爆破孔网参数对开挖断面进行爆破的爆破效果指标；基于多元回归分析模型确定最优爆破孔网参数；对最优爆破孔网参数、优化调整后的爆破孔网参数进行融合；基于开挖断面的图像、参数融合结果、对应的爆破效果指标生成训练数据集；利用训练数据集对生成对抗网络进行训练；利用训练得到的孔网参数优化模型对爆破孔网参数进行优化。本申请能提升爆破孔网参数优化的准确性和科学性。
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公开(公告)号：CN115840921B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310159304.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/27 , G01N33/24
Abstract: 本发明涉及基于机器学习的岩体质量分级方法，包括如下步骤：（1）获取钻孔信息，根据钻孔信息建立钻孔图像数据库；（2）设定最小测量计算单位，对每个最小测量计算单位的岩体质量分级指标进行评分并求和，得到岩体质量分级评分；（3）建立岩体质量分级数据库，记录每个钻孔的岩体质量分级指标及岩体质量分级评分；（4）对岩体质量分级数据库基于机器学习方法进行处理，通过训练得到机器学习预测模型；（5）将岩体质量分级指标数据输入机器学习预测模型，得到岩体质量分级结果。本发明的基于机器学习的岩体质量分级方法能够提高钻孔的利用率，并且能够更加快速的得到岩体质量分级结果。
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公开(公告)号：CN117390973A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311696938.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及矿山爆破预测方法，提供一种基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法，包括获取矿岩的物理力学参数、爆破设计参数；基于爆破设计参数进行爆破试验，获取爆破之后的炮孔利用率，并结合物理力学参数、爆破设计参数建立原始数据库；应用主成分分析法对原始数据库进行预处理，从而获取目标数据库；基于目标数据库训练多层感知机预测模型，遍历目标数据库中的样本集，计算损失，不断优化模型参数获取炮孔利用率预测模型，评估炮孔利用率预测模型的泛化性能并获取高性能炮孔利用率预测模型，从而获取炮孔利用率的预测结果。本发明基于多层感知机模型的矿山爆破炮孔利用率预测方法能够安全、精准、高效地获取炮孔利用率的预测结果。
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公开(公告)号：CN116624196B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310891385.4
申请日：2023-07-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种卡扣拼装式可回收锚杆，涉及锚固支护领域，包括：锚固杆体，包括第一注浆管；中继杆体，包括至少一个第二注浆管，第一注浆管和第二注浆管的端部第一卡扣结构和第二卡扣结构，第一卡扣结构和第二卡扣结构相互卡合以限制第一注浆管和第二注浆管；在第一注浆管以及第二注浆管上设置有若干组限位圆环，每组限位圆环包括两个半圆环，每个半圆环上设置有缺口，两个半圆环合围在第一、第二注浆管上，并在两个半圆环之间形成有豁口；承力套管，用于套设限位圆环处，承力套管的内壁设置有两组卡扣件，两组卡扣件呈沿承力套管的轴向方向布置，每组卡扣件包括至少两个关于承力套管的轴向中心对称的卡扣，卡扣用于卡接在缺口内。
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