公开(公告)号：CN119619448A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411394159.6

申请日：2024-10-08

Applicant: 北京交通大学 ,  中国水利水电第六工程局有限公司

Inventor： 李旭 ,  郑双飞 ,  叶明 ,  王盟 ,  任长春 ,  蔡永明 ,  董子开 ,  孙义 ,  陈立宏 ,  李海波 ,  孟庆廷

IPC: G01N33/24 ,  G06F30/27 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明提供一种同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法及系统，属于基于机器学习的冻土参数测量技术领域，获取冻土在脉冲热源下的温度响应曲线和特定冻土参数；所述特定冻土参数包括冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重；利用预先训练好的反演分析模型对获取的温度响应曲线和特定冻土参数进行处理，得到冻土含冰量和未冻水含量。本发明可在一分钟内同时测量冻土含冰量和未冻水含量，极大提高了测量效率，同时避免了经验模型的假设条件。

公开(公告)号：CN115618222B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202210705545.7

申请日：2022-06-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李旭 ,  姚敏 ,  陈祖煜 ,  原继东 ,  王玉杰 ,  武雷杰 ,  兴海 ,  叶明 ,  何金星 ,  吴根生

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供了一种隧道掘进响应参数的预测方法。该方法包括：筛选符合条件的隧道掘进数据集，构建基于卷积神经网络的掘进响应参数的线预测模型，选取设定的隧道掘进的上升段和稳定段行为样本分别作为线预测模型的输入参数和输出参数，对掘进响应参数的线预测模型进行训练，通过平衡因子调节线预测模型的损失函数权重，得到训练好的线预测模型；利用训练好的掘进响应参数预测模型来预测隧道掘进过程中的掘进响应参数。本发明为了建立泛化性更强的预测模型，引入平衡因子α进行损失权重的调节，通过遍历α取值，寻求最优解，建立预测精度准确可靠的施工响应参数预测方法，从而为TBM的安全掘进与智能施工提供保障。

公开(公告)号：CN115618222A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202210705545.7

申请日：2022-06-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李旭 ,  姚敏 ,  陈祖煜 ,  原继东 ,  王玉杰 ,  武雷杰 ,  兴海 ,  叶明 ,  何金星 ,  吴根生

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供了一种隧道掘进响应参数的预测方法。该方法包括：筛选符合条件的隧道掘进数据集，构建基于卷积神经网络的掘进响应参数的线预测模型，选取设定的隧道掘进的上升段和稳定段行为样本分别作为线预测模型的输入参数和输出参数，对掘进响应参数的线预测模型进行训练，通过平衡因子调节线预测模型的损失函数权重，得到训练好的线预测模型；利用训练好的掘进响应参数预测模型来预测隧道掘进过程中的掘进响应参数。本发明为了建立泛化性更强的预测模型，引入平衡因子α进行损失权重的调节，通过遍历α取值，寻求最优解，建立预测精度准确可靠的施工响应参数预测方法，从而为TBM的安全掘进与智能施工提供保障。