最小抵抗线按比例变化的炮孔孔底位置确定方法

    公开(公告)号:CN117190811A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311399780.7

    申请日:2023-10-25

    Abstract: 本发明涉及巷、隧道智能爆破自动设计技术领域,公开了一种最小抵抗线按比例变化的炮孔孔底位置确定方法,包括确定炮孔的孔底抵抗线预期值、辅助孔排数以及各排辅助孔孔口的位置、各排辅助孔的孔底抵抗线的最大值与最小值的比值,得到各排辅助孔的孔底抵抗线与最小值的比值及所述比值的平均值,获得所述比值与平均值的相对比例;计算孔底抵抗线预期值和所述相对比例的乘积,确定各排辅助孔的孔底位置,计算周边孔孔底抵抗线的计算值与设定值之间的误差;建立误差分配函数,以更新炮孔孔底抵抗线的预期值,直至抵抗线误差满足要求,得到各排辅助孔的孔底最终位置。本申请在爆破设计中基于孔底抵抗线计算结果,确定炮孔孔底位置。

    一种符合多振速要求的坐标点阵化隧道爆破药量计算方法

    公开(公告)号:CN112257143A

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN202011045857.7

    申请日:2020-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种符合多振速要求的坐标点阵化隧道爆破药量计算方法,特别适用于在被保护建构筑物密集分布区内实施隧道爆破作业,且各建构筑物的振速控制要求不同时的安全药量计算。本发明首先根据隧道线性和建构筑物形状分别建立若干独立空间坐标系;其次通过坐标变换实现不同坐标系下点的距离的计算,找出隧道上某点到各被保护建筑物的最短距离及药量容许值,对不同建筑物计算得到的药量容许值应满足其振速控制要求;最后选取各药量容许值的最小值作为隧道上该点的安全药量,进而得到隧道全程各点的安全药量,作为隧道各点单独实施爆破作业时最大单段药量的参考值。本发明对城市隧道爆破精细化设计与施工具有重要意义。

    一种针对建构筑物不同振速要求下的隧道爆破药量计算方法

    公开(公告)号:CN106021937B

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201610350466.3

    申请日:2016-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种针对建构筑物不同振速要求的隧道爆破药量计算方法,特别适用于在城区进行巷道或隧道爆破时,不同类型建筑物、构筑物有不同的振速要求,同时满足多种被保护物振速的安全药量计算。本发明首先建立隧道曲线、被保护物的空间轨迹方程;然后确定在线型构筑物(如地铁)、文物建筑、地面建筑三种振速控制下的药量‑桩号函数关系式:对位于隧道外侧的文物建筑,采用延长建筑物轮廓线将隧道分成若干段并推导相应药量桩号Q‑S分段函数;地铁安全药量根据隧道爆源点到地铁直线的空间垂直距离代入公式获得;其它建筑控制振速下根据爆源至隧道正上方地面距离进行药量计算;最后利用MATLAB软件分别解算隧道各位置的三种药量值,并取其中最小值作为设计药量。本发明对于城市隧道实现精确控制爆破具有重要意义和应用价值。

    一种基于深度学习的掘进机性能预测方法及装置

    公开(公告)号:CN118428409B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410896968.0

    申请日:2024-07-05

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的掘进机性能预测方法及装置,涉及掘进机性能预测技术领域。所述基于深度学习的掘进机性能预测方法包括:获取掘进机工作的历史数据;采用滑动窗口方法和多项式回归分析方法,对历史数据进行处理,获得最佳输入参数数据;构建初始的深度学习框架;根据最佳输入参数数据,采用网络搜索与遗传算法相结合的方法,进行超参数确定,获得最优参数;根据最佳输入参数数据,对初始的深度学习框架进行训练,获得训练好的深度学习框架;获取未知工况掘进机历史数据;将未知工况掘进机历史数据输入训练好的深度学习框架中,获得掘进机性能预测结果。采用本发明,可提高掘进机调控参数精度。

    一种基于深度学习的掘进机性能预测方法及装置

    公开(公告)号:CN118428409A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410896968.0

    申请日:2024-07-05

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的掘进机性能预测方法及装置,涉及掘进机性能预测技术领域。所述基于深度学习的掘进机性能预测方法包括:获取掘进机工作的历史数据;采用滑动窗口方法和多项式回归分析方法,对历史数据进行处理,获得最佳输入参数数据;构建初始的深度学习框架;根据最佳输入参数数据,采用网络搜索与遗传算法相结合的方法,进行超参数确定,获得最优参数;根据最佳输入参数数据,对初始的深度学习框架进行训练,获得训练好的深度学习框架;获取未知工况掘进机历史数据;将未知工况掘进机历史数据输入训练好的深度学习框架中,获得掘进机性能预测结果。采用本发明,可提高掘进机调控参数精度。

    基于全电脑凿岩台车工作空间的周边孔位姿参数确定方法

    公开(公告)号:CN111425182A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010013306.6

    申请日:2020-01-07

    Abstract: 本发明涉及巷、隧道智能掘进机械自动设计爆破技术领域,提供了一种基于全电脑凿岩台车工作空间的周边孔位姿参数确定方法,基于D-H法建立钻臂运动模型,通过蒙特卡洛法在各关节范围内随机取值,计算钻头可达位置;对钻头施加判别条件,计算以各种不同姿态钻孔时的最大可钻范围;建立周边孔外插角和该范围横向宽度的函数关系,在钻孔前选择最佳周边孔外插角;确定最佳孔口距及周边孔孔口坐标,结合周边孔轨迹切线确定各周边孔的外插角的水平和竖直分量,完成周边孔设计。该方法适用于电脑凿岩台车在矿山小断面岩巷进行掘进施工时,在自动钻孔定位之前,由车载计算机结合实时工况自动完成周边孔部分的爆破设计,避免偶然因素影响,提高工作效率。

    一种用于自动识别岩体强度的方法和系统

    公开(公告)号:CN118391028A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410690433.8

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种用于自动识别岩体强度的方法和系统,涉及岩土工程技术领域,包括:采集掘进机工作时掌子面岩体样本,采集掘进机工作时的实时掘进参数;确定岩体样本在各区段的岩体强度,并基于岩体强度从掘进参数中筛选出与岩体强度相关的关联掘进参数;基于岩体强度对关联掘进参数进行分类,得到多组关联掘进参数样本;基于改进的SMOTE算法对关联掘进参数小样本进行样本扩充,得到目标训练样本;基于目标训练样本训练预设岩体强度识别模型,得到最优的岩体强度识别模型;基于最优的岩体强度识别模型识别待识别岩体的岩体强度。本发明缓解了现有技术中存在的掘进机工作参数与岩体强度不匹配的技术问题。

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