Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 商标交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 文华学院王俊获国家专利权

文华学院王俊获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉文华学院申请的专利一种水下盾构开挖面稳定性判识与邻域结构协同控制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:CN121502698B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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:202610037736.9,技术领域涉及:G06F17/00;该发明授权一种水下盾构开挖面稳定性判识与邻域结构协同控制方法是由王俊;胡勇;莫云;王鹏尧;柯佳;黄杰;王少锋;胡威东;张雷;周雯雯;胡玲;付辉设计研发完成,并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

一种水下盾构开挖面稳定性判识与邻域结构协同控制方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种水下盾构开挖面稳定性判识与邻域结构协同控制方法和系统,方法包括:在开挖面布设数据监测即采集设备,对水下施工影响区域实施全域覆盖监测,按受保护对象结构特性与安全需求布设沉降及倾斜监测点,适配保护等级与施工影响范围确定监测方案;对多源异构原始数据预处理,剔除异常数据、修正系统偏差与环境干扰误差,经标准化转换与结构化整合建立全域监测数据库;构建涵盖开挖面动态参数、施工影响域环境参数及邻域受保护对象状态参数的多维度判识指标体系,结合工程规范与设计要求,通过多指标融合分析及逻辑判定规则输出稳定状态等级,动态匹配协同控制策略;提升了施工安全性与可控性。

本发明授权一种水下盾构开挖面稳定性判识与邻域结构协同控制方法在权利要求书中公布了:1.一种水下盾构开挖面稳定性判识与邻域结构协同控制方法,其特征在于,包括: S1.在开挖面布设掘进参数采集装置、岩土体力学参数传感器及变形监测设备;对水下施工影响区域的地层变形、水位变化采用适配水下环境的监测设备进行全域覆盖监测;对受保护对象,按其结构特性与安全需求布设沉降、倾斜、位移及裂缝监测点,监测点布设密度与监测设备类型根据保护等级及施工影响范围确定; S2.对各监测单元采集的多源异构原始数据进行预处理,通过异常数据识别方法剔除偏离正常范围的数据,采用误差校正方法修正系统偏差与环境干扰误差;并对监测数据进行统一标准化转换与结构化整合,建立全域监测数据库; S3.构建包含开挖面动态参数、施工影响域环境参数及邻域受保护对象状态参数的多维度判识指标体系;依据工程技术规范、安全风险等级及设计要求,设定多级稳定性判识阈值;采用多指标融合分析方法对规范化处理后的监测数据进行综合研判,结合逻辑判定规则,输出开挖面稳定状态等级结果; S4.根据开挖面稳定状态判识结果,动态匹配对应的协同控制策略; 所述S3中开挖面稳定状态等级结果的判定方法为: 提取开挖面核心状态、施工影响域环境、邻域受保护对象安全三大维度指标的连续时序数据序列,通过滑动窗口法实时计算各指标的时序趋势线,其中为指标量化值,为时间变量; 再计算开挖面核心状态指标与施工影响域环境指标的耦合演化系数,其中为岩土体变形速率的时间导数,为地层稳定性系数的时间导数,量化两者随施工进程的协同变化关系;计算开挖面核心状态指标与邻域结构安全指标的耦合演化系数,其中为邻域结构变形速率的时间导数,反映开挖面扰动与邻域结构响应的动态关联性; 进而,通过计算各指标时序趋势线的曲率,其曲率值反映指标变化的剧烈程度;以全时序数据中曲率的统计分布为基础,将曲率均值与标准差的耦合结果作为动态判定阈值,其中为曲率均值,为曲率标准差,阈值随施工过程中数据变化实时更新; 设定三级稳定状态判定规则:当所有指标的时序趋势线曲率均小于,且、的绝对值均处于全时序耦合演化系数的中间分布区间时,判定为“稳定状态”;当任一维度有1项指标的时序趋势线曲率大于且小于,或、中有1项的绝对值超出中间分布区间但未达到极值区间时,判定为“预警状态”;当任一维度有2项及以上指标的时序趋势线曲率大于,或、的绝对值均处于极值区间时,判定为“险情状态”。

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文华学院,其通讯地址为:430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区文园路8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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。