北京建工土木工程有限公司;北京工业大学尹伟获国家专利权
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龙图腾网获悉北京建工土木工程有限公司;北京工业大学申请的专利一种基于随机森林与粒子群优化算法的盾构掘进实时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:CN121296135B 。
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:202511871295.4,技术领域涉及:E21D9/093;该发明授权一种基于随机森林与粒子群优化算法的盾构掘进实时控制方法是由尹伟;李仕猛;孔凡超;林庆涛;常城;王海青;杨国哲;王伟;路德春;杜修力设计研发完成,并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于随机森林与粒子群优化算法的盾构掘进实时控制方法在说明书摘要公布了:本发明涉及隧道工程与智能建造技术领域,具体为一种基于随机森林与粒子群优化算法的盾构掘进实时控制方法。该方法包括:通过参数推荐随机森林模型依据地质与隧道几何参数生成初始掘进参数,并通过麻雀优化算法优化模型超参数;进而利用沉降预测随机森林模型进行沉降预测;若预测值超限,则采用粒子群优化算法以初始参数为起点进行迭代优化,寻找满足沉降要求的全局最优掘进参数组合;最终将优化后的参数下发至盾构机执行,并基于实时施工数据持续更新模型,形成闭环控制。本发明能够实现掘进参数的智能推荐与实时优化,提升地表沉降控制精度与系统响应速度,有效降低对人工经验的依赖,增强盾构施工在复杂地质条件下的自适应能力和智能化水平。
本发明授权一种基于随机森林与粒子群优化算法的盾构掘进实时控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于随机森林与粒子群优化算法的盾构掘进实时控制方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取施工场地的地质参数与隧道几何参数,并输入至参数推荐随机森林模型中,得到初始盾构掘进参数推荐组合; 将所述初始盾构掘进参数推荐组合输入至沉降预测随机森林模型中,输出得到预测地表沉降值; 判断所述预测地表沉降值是否超过预设的沉降容限阈值; 若未超过,则将所述初始盾构掘进参数推荐组合作为控制指令下发至盾构机控制系统; 若超过,则触发优化流程,以所述初始盾构掘进参数推荐组合作为初始点,基于粒子群优化算法对关键掘进参数进行迭代优化搜索,并在每一迭代步利用所述沉降预测随机森林模型评估候选参数组合对应的预测沉降值,以搜索使预测沉降值满足要求的全局最优掘进参数组合,并将该全局最优掘进参数组合下发至盾构机控制系统; 在掘进过程中,实时采集实际的施工数据与地表沉降监测数据,并用于对所述参数推荐随机森林模型和所述沉降预测随机森林模型进行更新; 所述参数推荐随机森林模型的输入特征包括标准贯入试验值、动力触探试验值、单轴抗压强度、地下水位、地层类型编码及隧道埋深;所述模型的输出为包括推进力、土仓压力、注浆量、推进速度及刀盘扭矩的掘进参数组合;数学表达为:;其中,Tix表示第i棵树对输入变量x的预测值,N表示决策树的总数量,为预测的沉降值; 在构建所述参数推荐随机森林模型与所述沉降预测随机森林模型前,还包括利用麻雀优化算法对各随机森林模型的关键超参数进行优化的步骤,所述关键超参数包括决策树数量及分裂时考虑的特征数量;发现者占比20%,第t+1次迭代中发现者的位置更新如下公式所示: ; 式中,a是0,1]范围内的随机数;Q是标准正态分布随机数;R2是[0,1]范围内的随机数;ST为警戒阈值,取0.8; 第t+1次迭代中跟随者的位置更新为: ; 式中,n是麻雀种群的大小;J是超参数的数量;Lj是一个随机取0或1;全部麻雀的位置更新完成后,会有一部分麻雀发现危险成为警戒者,警戒者占比10%;无论警戒者曾是发现者还是跟随者,都会放弃当前位置并移动到一个新位置,其位置变化表达式为: ; 式中,β是符合标准正态分布随机数;K是[-1,1]范围内的随机数;是一个较小的数字,防止分母为0;适应度值最小的麻雀的位置坐标代表最优的超参数组合; 所述触发优化流程的步骤具体包括: 基于全局敏感性分析结果,从掘进参数中筛选出对地表沉降影响显著的关键参数子集,以确定粒子群优化算法的优化变量; 为所述优化变量设定符合设备性能与施工工艺约束的参数边界; 初始化粒子群,每个粒子的位置向量代表一组掘进参数组合,并将所述初始盾构掘进参数推荐组合作为种群初始中心;在迭代过程中,根据粒子群优化算法的规则更新粒子的速度和位置,并将每个粒子的位置向量输入所述沉降预测随机森林模型,将得到的预测沉降值作为该粒子的适应度值,据此更新个体历史最优位置与全局历史最优位置;迭代终止后,将全局历史最优位置对应的参数组合作为所述全局最优掘进参数组合;所述全局敏感性分析采用Pearson相关系数法评估各输入掘进参数与输出沉降值之间的线性相关程度;所述地质参数与隧道几何参数通过现场勘测与设计图纸解析获取,并经数据预处理后输入模型;所述实时采集的数据包括盾构机控制参数、设备运行状态及地表沉降监测值。
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