[發明專利]一種盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法有效
| 申請號： | 202110376946.8 | 申請日： | 2021-04-08 |
| 公開（公告）號： | CN112948952B | 公開（公告）日： | 2023-05-23 |
| 發明（設計）人： | 王平讓;陳波;李柄成;王翔;趙帥明 | 申請（專利權）人： | 鄭州航空工業管理學院 |
| 主分類號： | G06F30/13 | 分類號： | G06F30/13;G06F30/23;G06F30/27;G06V20/10;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06F111/08 |
| 代理公司： | 北京東方盛凡知識產權代理有限公司 11562 | 代理人： | 賈耀淇 |
| 地址： | 450000 河*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 盾構 隧道 襯砌 背后 空洞 演化 預測 方法 | ||
1.一種盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，其特征在于，包括如下步驟：
S1、基于探地雷達GPR獲取盾構隧道襯砌空洞波形圖像，并對所獲取的空洞波形圖像進行預處理，基于預處理后的波形圖像構建樣本集；
S2、融合全卷積網絡FCN和條件隨機場CRF進行空洞識別模型的構建，并通過所述樣本集對所述空洞識別模型進行訓練，通過訓練好的空洞識別模型對待測波形圖像進行空洞識別；
S3、基于空洞識別結果，通過待測波形圖像獲取定量化空洞缺陷信息；
S4、基于空洞演化特征，采用擴展有限元XFEM建立空洞演化預測模型，并將所獲取的定量化空洞缺陷信息輸入空洞演化預測模型，完成空洞演化預測；
所述空洞演化特征包括：盾構隧道位置、走向、埋深、通錯縫拼裝形式、結構縱向位置、水文地質條件、介質因素、空洞尺寸、空洞形態、空洞位置；
結合ABAQUS擴展有限元模塊，以空洞演化特征參數為指標建立盾構隧道結構整環精細化三維數值模型,基于空洞的空間分布規律及幾何特征，構建帶空洞的隧道空間多尺度三維模型，即空洞演化預測模型，通過所述空洞演化預測模型，能夠從時間尺度和空間尺度方面自動獲取隧道襯砌結構在不同復雜環境下空洞的發展規律。
2.根據權利要求1所述的盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，其特征在于，所述步驟S1中，所述樣本集包括特征圖像分類樣本庫、空洞探測樣本庫、空洞分割樣本庫。
3.根據權利要求2所述的盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，其特征在于，所述特征圖像分類樣本庫、空洞探測樣本庫、空洞分割樣本庫的構建方法分別為：
1)特征圖像分類樣本庫：基于所獲取的空洞波形圖像，以不同尺度標準進行特征信息裁剪，并變形重構為統一大小的圖像后進行空洞類別標注，構建特征圖像分類樣本庫；
2)空洞探測樣本庫：以完整空洞波形圖像為藍本，進行尺度歸一化處理后，對空洞特征進行空洞類別標注，建立空洞探測樣本庫，其中，完整空洞圖像中包含多種分類特征；
3)空洞分割樣本庫：采用不規則多邊形對空洞波形圖像中的空洞進行人工分割，并進行尺度歸一化處理后進行空洞類別標注，建立空洞分割樣本庫。
4.根據權利要求1所述的盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，其特征在于，所述步驟S2中，所述空洞識別模型的結構包括：依次連接的FCN、CRF、Softmax層；其中，所述FCN包括依次連接的輸入層、若干個卷積層、若干個反卷積層、輸出層，所述輸出層與所述CRF連接；每個所述卷積層均連接有歸一化層。
5.根據權利要求4所述的盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，其特征在于，每個所述卷積層、反卷積層均采用LeakyReLU激活函數。
6.根據權利要求1所述的盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，其特征在于，所述步驟S2中，所述空洞識別模型的訓練過程中，將所述FCN和所述CRF進行分割，并對所述FCN和所述CRF同時進行訓練。
7.根據權利要求1所述的盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，其特征在于，所述步驟S3中，所述空洞缺陷信息包括空洞尺寸、空洞形態。
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