河海大学杨文坤获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于核密度估计的TBM掘进段特征提取与刀盘推力预测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:CN119312048B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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:202411378777.1,技术领域涉及:G06F18/20;该发明授权基于核密度估计的TBM掘进段特征提取与刀盘推力预测方法是由杨文坤;赵海涛;石崇;杨果;何锦涛;王胜;林澳庆;陈卓然;杨瑞;邓植煊;马坤宇;曹乾;张维维;巫锦程;刘美欣设计研发完成,并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于核密度估计的TBM掘进段特征提取与刀盘推力预测方法在说明书摘要公布了:本发明公开了基于核密度估计的TBM掘进段特征提取与刀盘推力预测方法,包括步骤1、围岩分类;步骤2、构建刀盘推力预测模型;步骤3、构建模型训练样本库,具体包括:收集有效掘进段数据、掘进段内部阶段分割、提取加载段操作参数和计算稳定段刀盘平均推力;步骤4、训练刀盘推力预测模型;步骤5、选择刀盘推力预测模型;步骤6、隧道掘进;步骤7、提取加载段一操作参数;步骤8、预测稳定段刀盘平均推力。本发明通过将加载段数据提取岩体质量指标和稳定开挖段操作参数建立刀盘推力预测模型和工程应用,实现TBM施工过程中刀盘推力的及时预测,预测结果可为现场机器驾驶人员操作参数的设定提供指导,进一步提高隧道掘进机的开挖效率。
本发明授权基于核密度估计的TBM掘进段特征提取与刀盘推力预测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于核密度估计的TBM掘进段特征提取与刀盘推力预测方法,其特征在于:包括如下步骤: 步骤1、围岩分类:根据岩石强度、完整性程度、结构面状态、产状和地下水情况,将围岩分为N种类型; 步骤2、构建刀盘推力预测模型:对每种围岩类型均构建基于神经网络的刀盘推力预测模型;其中,刀盘推力预测模型的输入层为TBM施工过程加载段操作与岩体指标参数向量[n,v,a,b,TPI],输出层为稳定段的刀盘平均推力预测值其中,n为加载段的刀盘转速;v为加载段的TBM推进速度;a为加载段中单刀推力与贯入度的拟合曲线斜率;b为加载段中滚刀的初始贯入推力;TPI为加载段中单刀扭矩和贯入度的线性拟合斜率; 步骤3、构建模型训练样本库,具体包括如下步骤: 步骤3-1、收集有效掘进段数据:收集步骤1中所有类型围岩的有效掘进段数据;其中,每种类型围岩的有效掘进段数量均不少于M个;M≥100; 有效掘进段是指TBM驾驶司机打开刀盘电机电流开关,使刀盘按指定旋转速度n运行,并调节控制参数,使刀盘推力和刀盘扭矩在克服自身摩擦和空转阻力下切割岩体,形成设计开挖面的过程;因而,有效掘进段的判断方法,包括如下步骤: 步骤3-1A、TBM掘进:TBM进行隧道掘进,并按照设定数据采样间隔进行掘进运行数据的监测,从而得到若干个掘进段,每个掘进段的掘进运行数据均包括刀盘转速n、刀盘推进速度v、刀盘推力F和刀盘扭矩T; 步骤3-1B、计算掘进段运行参数均值:对每个掘进段的每个掘进运行数据均计算均值;则任一个掘进段的掘进运行数据均值分别为:刀盘转速均值刀盘推进速度均值刀盘推力均值和刀盘扭矩均值 步骤3-1C、判断有效掘进段:当某个掘进段的掘进运行数据均值同时满足如下4个基本条件时,则认为该掘进段为有效掘进段;否则,判断为非有效掘进段,未形成有效切割破岩;其中,四个基本条件分别为: 式中,Ff为刀盘的摩擦推力; Tf为刀盘的摩擦扭矩值; 步骤3-2、掘进段内部阶段分割:基于核密度估计的双向滑窗方法,将每种类型围岩的每个有效掘进段均分割为加载段、稳定段和卸载段; 步骤3-3、提取加载段操作和岩体指标参数:对每种类型围岩的每个加载段均进行操作参数提取; 步骤3-4、计算稳定段刀盘平均推力:对每种类型围岩的每个稳定段,均计算稳定段刀盘平均推力; 步骤4、训练刀盘推力预测模型:使用步骤3构建的模型训练样本库,对步骤2构建的对应围岩类型的刀盘推力预测模型进行训练,从而得到N个训练后的刀盘推力预测模型; 步骤5、选择刀盘推力预测模型:对待掘进隧道现场的围岩类型进行判断,并从步骤4中选择与判断得到的围岩类型相同的训练后刀盘推力预测模型; 步骤6、隧道掘进:TBM对待掘进隧道进行加载段一的施工; 步骤7、提取加载段一操作参数:对步骤6的加载段一进行操作参数提取,得到加载段一操作和岩体指标参数向量[n′,v′,a′,b′,TPI′]; 步骤8、预测稳定段刀盘平均推力:将步骤7得到的加载段一操作参数向量[n′,v′,a′,b′,TPI′],代入步骤5选择的训练后刀盘推力预测模型中进行预测,得到待掘进隧道的稳定段刀盘平均推力
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