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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法及系统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：CN116245020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310099063.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法及系统是由张立茂;黄锦庭;付先雷;李永胜;王堃宇;王迦淇;邬毛志;吴贤国;刘琼;郭靖设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法及系统，方法包括：采集TBM的运行数据，并进行数据预处理，其中，运行数据包括可调运行参数；基于预处理后的数据，采用LightGBM建立TBM效能预测模型，其中，以贝叶斯优化对LightGBM进行超参数优化，以预测误差为损失函数评估TBM效能预测模型，直至得到满足预设要求的TBM效能预测模型；以刀盘磨损和刀盘能耗的最小化为目标，建立基于NSGA‑II的多目标优化模型，得到帕累托前沿；求解帕累托前沿，得到最优的TBM的可调运行参数。本发明可减少刀具磨损和刀盘能耗，提升隧道掘进机的性能，指导隧道施工，促进隧道工程项目的施工。

本发明授权一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法，其特征在于，包括： 采集TBM的运行数据，并进行数据预处理，其中，运行数据包括可调运行参数； 基于预处理后的数据，采用LightGBM建立TBM效能预测模型，其中，以贝叶斯优化对LightGBM进行超参数优化，以预测误差为损失函数评估TBM效能预测模型，直至得到满足预设要求的TBM效能预测模型； 所述基于预处理后的数据，采用LightGBM建立TBM效能预测模型，其中，以贝叶斯优化对LightGBM进行超参数优化，以预测误差为损失函数评估TBM效能预测模型，直至得到满足预设要求的TBM效能预测模型，包括： 基于实际刀盘磨损、实际刀盘能耗和TBM效能预测模型的预测值得到预测误差；若预测误差满足预设要求，则TBM效能预测模型训练完成： 以刀盘磨损和刀盘能耗的最小化为目标，建立基于NSGA-II的多目标优化模型，得到帕累托前沿； 所述以刀盘磨损和刀盘能耗的最小化为目标，建立基于NSGA-II的多目标优化模型，得到帕累托前沿，包括： 确定多目标优化模型的优化目标： , 其中，是基于n个自变量到的m个目标函数的集合，即基于n个自变量到的满足预设要求的TBM效能预测模型得到的刀盘磨损和刀盘能耗的集合，到为n个可调运行参数； 确定多目标优化模型的约束条件： , 其中，和是每个变量的下限和上限;是不等式约束； 基于优化目标、约束条件和NSGA-II得到帕累托前沿； 求解帕累托前沿，得到最优的TBM的可调运行参数。

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