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公开(公告)号：CN113486570A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110635486.6
申请日：2021-06-08
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于随机IDA和机器学习预测隧道地震易损性的方法，包括：建立隧道地震响应模型；采用随机IDA方法，进行随机动力响应分析；根据随机动力响应分析结果，计算衬砌的损伤指数；选取特征值，形成数据集，确定机器学习算法模型；超参数调优，建立损伤指数的机器学习预测模型；采集样本，验证预测模型的效果，完成损伤指数的预测；选取地震动强度指标，对样本的地震动强度指标及基于预测的损伤指数进行对数回归分析，确定不同损伤状态对应的总对数标准差，依据地震需求概率模型和确定的总对数标准差，建立隧道地震易损性曲线。本发明可实现各种条件下隧道结构地震损伤风险和抗震性能的评估。
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公开(公告)号：CN119557808A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411711858.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 昆明理工大学 , 中铁二院昆明勘察设计研究院有限责任公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/006 , G06N3/0985 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06F18/27 , G06Q50/08
Abstract: 本发明涉及地表沉降预测技术领域，特别是一种基于ATD模型的隧道施工引起地表沉降预测方法及系统，首先，利用ATD模型将地表沉降时间序列分解为两个子序列特征：施工引起的地表沉降和随机因素引起的地表沉降。其次，引入四种基于无监督学习的ML算法和五种DL算法来预测这两个子序列。然后，将子序列的预测结果进行线性组合，以获得地表沉降的预测值。本发明实施ATD模型后，每种ML和DL算法的有效性均显著提高。平均1‑R²降低了32.62%，而均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）分别平均降低了19.91%、23.37%和16.44%。为分析模型误差出现的频率，引入了临界误差值。结果表明，利用ATD模型可以显著降低ML和DL在地表沉降预测中的预测误差。
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公开(公告)号：CN113466032A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110585352.8
申请日：2021-05-27
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01N3/08
Abstract: 本发明公开了一种软岩强度测试针贯入装置及其使用方法，装置包括加载仓，用于通过电动机提供动力，驱动齿轮组带动螺纹杆向下/向上运动；贯入仓，用于带动贯入针入/出岩。方法包括：检查整个设备；启动智能数控装置；单手握住带凸点外壳，将贯入仓孔口对准测试岩面，按下加载键进入加载模式，同时直线式位移传感器、压电式压力传感器开始工作；通过直线式位移传感器、压电式压力传感器采集的数据经转换器转化为数字信号传至控制主板，通过控制主板驱动显示屏显示；待加载停止后，将方形卡扣拨回滑动槽，按下恢复键进入卸载模式，直到显示屏数据归零。对于难以制备标准室内试样的软岩，可用本装置进行原位试验测试其单轴抗压强度。
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公开(公告)号：CN113466032B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110585352.8
申请日：2021-05-27
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01N3/08
Abstract: 本发明公开了一种软岩强度测试针贯入装置及其使用方法，装置包括加载仓，用于通过电动机提供动力，驱动齿轮组带动螺纹杆向下/向上运动；贯入仓，用于带动贯入针入/出岩。方法包括：检查整个设备；启动智能数控装置；单手握住带凸点外壳，将贯入仓孔口对准测试岩面，按下加载键进入加载模式，同时直线式位移传感器、压电式压力传感器开始工作；通过直线式位移传感器、压电式压力传感器采集的数据经转换器转化为数字信号传至控制主板，通过控制主板驱动显示屏显示；待加载停止后，将方形卡扣拨回滑动槽，按下恢复键进入卸载模式，直到显示屏数据归零。对于难以制备标准室内试样的软岩，可用本装置进行原位试验测试其单轴抗压强度。
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