-
公开(公告)号：CN116883893A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310779440.0
申请日：2023-06-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/05 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/26 , G06V10/764 , G01J5/48 , G01J5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法及系统，包括如下步骤：采集隧道掌子面红外热成像视频；运用抽帧和前处理工作流获取隧道掌子面红外图像数据集；快速标注和数据增强后构建掌子面红外图像样本集；采用迁移学习方法将在三个大型图像数据集训练过的基于YOLOv5目标检测框架的三个预训练模型部分解冻，得到三个判识基模型；对三个基模型进行集成，得到最终判识模型；运用该模型对红外图像按时序进行出水状态判识并输出判识结果。本发明能通过智能判识方法能克服隧道内光线较暗的情况，排除地下水判识中人员主观因素的影响，提高判识效率，降低人员工作量，克服采样不足的缺点，提高判识安全性。
-
公开(公告)号：CN117077027B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202310911009.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F30/13 , G06F30/27 , G16C60/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于智能分级模型分级概率的围岩亚级分级方法及装置，方法具体包括如下步骤：构建围岩级别智能分级模型，模型输入为地质信息、输出为分级概率和围岩级别；基于模型输出分级概率判定相邻次优围岩级别，确定输出围岩级别和相邻次优围岩级别组合工况；基于模型输出分级概率，计算对应组合工况下围岩BQ值；基于围岩BQ值，根据现行规范判定围岩亚级，完成隧道围岩亚级分级。本发明的隧道围岩亚级分级方法基于智能分级模型分级概率，实现了隧道围岩亚级智能分级，通过充分利用分级概率、BQ值、围岩亚级之间的良好对应关系，在保证原模型分级精度的基础上，提供了围岩亚级分级结果，从而更好地服务于现场设计、施工方案的制定。
-
公开(公告)号：CN116484457B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310252355.9
申请日：2023-03-15
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种钻爆法隧道掌子面围岩三维精细化分级方法、装置及介质，包括如下步骤：基于现场采集的钻进参数样本，运用机器学习算法构建掌子面智能分级模型；利用凿岩台车定位系统及坐标系转换关系确定各炮孔钻进参数对应的三维坐标，利用插值技术构建钻进参数三维数据空间；结合隧道工程实际，将钻进参数三维数据空间纵向分段、横向分块‑分层‑分区；基于构建好的掌子面智能分级模型，实现不同层次各尺度三维精细化分级。本发明方法可实现各尺度三维精细化分级，并为围岩三维稳定性分析奠定基础以及为施工方案制定、动态调整提供建议。
-
公开(公告)号：CN116975623B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310491104.6
申请日：2023-05-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06Q50/08
Abstract: 本发明属于隧道工程领域，具体公开了一种钻爆法隧道施工阶段大变形等级预测方法、装置及介质，包括以下步骤：构建基础样本库；根据钻进参数代表值和能量法，计算全电脑三臂凿岩台车输出的推进比能、冲击比能、回转比能、机械比能等能量参数；根据能量参数计算结果，在基础样本库的基础上，构建拓展样本库；构建基于深度学习的大变形等级智能预测模型，将拓展样本库带入所述的大变形等级智能预测模型进行训练；根据构建的大变形等级智能预测模型，预测掌子面前方围岩大变形等级。本发明根据钻爆法隧道掌子面钻孔过程中产生的钻进参数预测掌子面前方围岩大变形等级，可有效减少施工人员(56)对比文件赵思光等.基于凿岩台车钻进速度的隧道围岩基本质量指标 计算方法《.中国铁道科学》.2023,论文第83-91页.王明年等.基于炮孔钻进参数的隧道掌子面围岩三维精细化分级方法《.铁道学报》.2023,论文第1-13页.
-
公开(公告)号：CN116502145B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310249386.9
申请日：2023-03-15
Applicant: 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进ER规则的Stacking集成学习围岩分级方法、装置及介质，方法具体包括如下步骤：构建围岩智能分级基模型，包含2个及以上输入为地质信息、输出为围岩级别的围岩智能分级模型；基于准确率和错误样本类型计算基模型可靠性，基于概率向量多样性度量计算基模型权重；基于得到的基模型的可靠性和权重改进ER规则，构建Stacking集成学习模型；依据构建的集成学习模型完成隧道围岩智能分级。本发明隧道围岩分级方法基于改进ER规则的隧道围岩分级Stacking集成学习模型，实现了隧道围岩智能分级，通过充分考虑各基模型的可靠性和多样性，更符合隧道围岩分级问题的特点，可以有效提高围岩智能分级模型泛化性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116485225B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310252363.3
申请日：2023-03-15
Applicant: 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06F17/18 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统，具体包括步骤：基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。本发明基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法实现了施工阶段自动获取掌子面BQ值，为隧道施工提供精细化指导，加深隧道建设智能化程度。
-
公开(公告)号：CN116485225A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310252363.3
申请日：2023-03-15
Applicant: 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06F17/18 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统，具体包括步骤：基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。本发明基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法实现了施工阶段自动获取掌子面BQ值，为隧道施工提供精细化指导，加深隧道建设智能化程度。
-
公开(公告)号：CN116484716A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310250545.7
申请日：2023-03-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , E21F17/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于钻进参数的掌子面围岩初始地应力解析方法及系统，属于隧道工程领域。其包括以下步骤：一、构建样本库，该样本库包括钻进参数以及对应掌子面的围岩初始地应力状态；二、基于深度学习构建掌子面围岩初始地应力状态判识模型，将样本库带入所述掌子面围岩初始地应力状态判识模型进行训练；三、基于能量法和掌子面围岩初始地应力状态判识模型，解析单个炮孔名义初始地应力；四、基于单个炮孔名义初始地应力解析结果，获得对应掌子面围岩初始地应力。本发明根据钻进过程中产生的钻进参数自动解析对应掌子面的初始地应力，可有效减少施工人员的投入，降低围岩初始地应力测试过程中潜在风险，指导了隧道智能建造。
-
公开(公告)号：CN119622542A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411592549.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06T17/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于隧道工程领域，具体公开了一种隧道围岩多模态智能精细分级方法及系统，包括步骤：一、构建样本库，该样本库包括掌子面的随钻参数、数码图像以及对应的掌子面围岩级别；二、构建随钻参数精细化分级特征体系；三、构建多模态数据融合的围岩智能分级模型；四、根据隧道轮廓和炮孔分布特点，将掌子面前方岩体划分为若干个三维空间单元体；五、基于围岩智能分级模型，精细化智能判识掌子面围岩级别。本发明构建了根据多模态数据融合理论的围岩智能分级模型和实现了掌子面围岩级别的精细化智能判识，提升了模型的围岩级别精细化智能判识的精度和鲁棒性，提高了施工阶段围岩分级水平，为后续施工方案提供更加全面的参考，指导了隧道智能建造。
-
公开(公告)号：CN116484716B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310250545.7
申请日：2023-03-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , E21F17/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于钻进参数的掌子面围岩初始地应力解析方法及系统，属于隧道工程领域。其包括以下步骤：一、构建样本库，该样本库包括钻进参数以及对应掌子面的围岩初始地应力状态；二、基于深度学习构建掌子面围岩初始地应力状态判识模型，将样本库带入所述掌子面围岩初始地应力状态判识模型进行训练；三、基于能量法和掌子面围岩初始地应力状态判识模型，解析单个炮孔名义初始地应力；四、基于单个炮孔名义初始地应力解析结果，获得对应掌子面围岩初始地应力。本发明根据钻进过程中产生的钻进参数自动解析对应掌子面的初始地应力，可有效减少施工人员的投入，降低围岩初始地应力测试过程中潜在风险，指导了隧道智能建造。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
26
records
(took 0.026 seconds)
