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龙图腾网获悉中国建筑第六工程局有限公司;大连交通大学申请的专利狭小空间极限半径盾构隧道智能调控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119737166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510238528.0，技术领域涉及：E21D9/093；该发明授权狭小空间极限半径盾构隧道智能调控方法是由贾建伟;牛奔;张延年;叶友林;张彦栋;王博;华冬升设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本狭小空间极限半径盾构隧道智能调控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及盾构隧道施工技术领域，具体公开了狭小空间极限半径盾构隧道智能调控方法，包括：获得盾构机状态信息；采集地层压力、含水率、土体变形数据，获得地层特性信息；基于所述地层特性信息，分析得到最优施工调整策略；基于所述最优施工调整策略，采用深度强化学习结合模糊PID控制计算盾构机最优掘进轨迹，获得狭小空间极限半径适应性施工方案；本发明基于深度强化学习结合模糊PID控制联合优化盾构机轨迹，实现动态姿态修正，降低掘进轨迹偏差。多传感器数据融合提高姿态估计精度，实现盾构姿态角误差降低，有效减少人工干预次数，提高施工效率；自动推力、扭矩优化控制，避免因地层变化引起的姿态突变，提高盾构机稳定性。

本发明授权狭小空间极限半径盾构隧道智能调控方法在权利要求书中公布了：1.狭小空间极限半径盾构隧道智能调控方法，其特征在于，包括： 获取盾构施工过程中的多源数据，并采用多模态数据融合算法进行数据融合，获得盾构机状态信息； 采集地层压力、含水率、土体变形数据，并采用地层动态演化神经网络模型，结合盾构机状态信息预测盾构掘进过程中地层响应，获得地层特性信息； 所述地层动态演化神经网络模型的公式为： ； ； 其中：Xt表示施工时刻t的输入地层监测数据； ht表示时刻t的隐状态，ht-1表示时刻t-1的隐状态，表示地层演化信息； Wh，Wx，Wy表示网络权重参数； bh，by表示偏置项； Yt表示时刻t预测的地层响应； σ表示激活函数； 基于所述地层特性信息，采用强化学习优化掘进参数，并结合数字孪生仿真分析得到最优施工调整策略；基于所述地层特性信息，采用强化学习算法优化掘进轨迹，得到最优掘进路径；综合推力、扭矩、刀盘转速、同步注浆压力参数，采用基于遗传算法的多目标优化方法，优化施工策略，获得最优施工调整策略； 基于所述最优施工调整策略，采用深度强化学习结合模糊PID控制计算盾构机最优掘进轨迹，获得狭小空间极限半径适应性施工方案；基于所述最优施工调整策略进行特殊环境适应性优化，获得狭小空间极限半径适应性施工方案，包括以下步骤：依据隧道曲率半径和最小施工空间约束，构建盾构姿态动态调整模型；采用非线性轨迹优化算法，计算盾构姿态在极限半径区域的最优调整策略；结合地层变形反馈，实时调整施工参数，提高狭小空间极限半径盾构施工的适应性； 所述深度强化学习的表达式为： ； 其中Qst,at表示在状态st下执行动作at的价值； α表示学习率，控制更新速度； rt表示当前步的奖励； γ表示折扣因子，权衡未来奖励对当前决策的影响； 表示在下一状态st+1下最优动作的价值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国建筑第六工程局有限公司;大连交通大学，其通讯地址为：300451 天津市滨海新区杭州道街杭州道72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。