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[發(fā)明專利]一種地質環(huán)境變形監(jiān)測的盾構施工參數(shù)調整方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011185884.4 申請日: 2020-10-29
公開(公告)號: CN112307542B 公開(公告)日: 2022-11-25
發(fā)明(設計)人: 詹濤;姜諳男;黃鳳清;萬友生;虢新平;羅志偉;姚元;謝麗輝;張峰瑞;鄭帥;許夢飛 申請(專利權)人: 南昌軌道交通集團有限公司地鐵項目管理分公司
主分類號: G06F30/13 分類號: G06F30/13;G06F30/17;G06F30/27;G06F17/18;G06F111/10;G06F119/14
代理公司: 大連至誠專利代理事務所(特殊普通合伙) 21242 代理人: 楊威;楊爽
地址: 330000 江西省南昌市*** 國省代碼: 江西;36
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 地質 環(huán)境 變形 監(jiān)測 盾構 施工 參數(shù) 調整 方法 系統(tǒng)
【權利要求書】:

1.一種地質環(huán)境變形監(jiān)測的盾構施工參數(shù)調整方法,其特征在于,包括如下步驟:

S1:構建地層參數(shù)識別樣本以及盾構參數(shù)控制樣本,所述地層參數(shù)識別樣本為位移監(jiān)測數(shù)據(jù)與地層參數(shù)通過梯度提升樹模型形成的對應關系;所述盾構參數(shù)控制樣本為所述地層參數(shù)與盾構施工參數(shù)通過梯度提升樹模型形成的對應關系;

S2:構建和聲記憶庫HM,所述和聲記憶庫HM由隨機生成的HMS個和聲組成,將所述梯度提升樹模型中的回歸樹數(shù)量、學習率、葉節(jié)點最小樣本數(shù)、最小分枝樣本數(shù)、決策樹最大深度作為和聲算法的優(yōu)化變量,所述多個優(yōu)化變量組成和聲;

其中,HM=(X1,X2,…,XHMS),X為和聲;

S3:求解所述和聲記憶庫HM中的每個優(yōu)化變量的目標函數(shù)的初始值;

S4:更新所述和聲記憶庫HM,并求解更新后的所述和聲記憶庫HM中的優(yōu)化變量的目標函數(shù)值,并與每個優(yōu)化變量對應的所述目標函數(shù)初始值進行比較,將目標函數(shù)值大的優(yōu)化變量替換為目標函數(shù)值小的優(yōu)化變量;

S5:重復步驟S4,直至確定地層參數(shù)識別樣本滿足迭代停止條件;

所述迭代停止條件為地層參數(shù)識別樣本中梯度提升樹模型的優(yōu)化變量通過上述步驟迭代完成后的目標函數(shù)值均小于預設值并達到預設迭代次數(shù);

S6:重復步驟S2-S4,直至確定盾構參數(shù)控制樣本滿足迭代停止條件;

所述迭代停止條件為盾構參數(shù)控制樣本中梯度提升樹模型的優(yōu)化變量通過上述步驟迭代完成后的目標函數(shù)值均小于預設值并達到預設迭代次數(shù),并構建盾構參數(shù)控制樣本;

S7:分別更新地層參數(shù)識別樣本和盾構參數(shù)控制樣本中梯度提升樹模型 的優(yōu)化變量;

將獲取的位移監(jiān)測數(shù)據(jù)作為地層參數(shù)識別樣本的輸入,將地層參數(shù)識別樣本輸出的地層參數(shù)作為盾構參數(shù)控制樣本的輸入,盾構參數(shù)控制樣本輸出盾構施工參數(shù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,所述目標函數(shù)值的求解公式如下:

Xi=Xmin+(Xmax-Xmin)×rand(),(i=1,2,...,HMS) (1)

Xi為初始rand()是0-1之間的隨機數(shù),X為優(yōu)化變量,Xmax、Xmin分別對應某一維解向量的最大值和最小值對應的優(yōu)化變量;

目標函數(shù)值按照以下計算:

N是解向量的維度,M是測試樣本B的個數(shù),GBDT()是針對對應解向量為輸入?yún)?shù),梯度提升樹模型對測試樣本的預測輸出結果,Yj是實際輸出值,j是測試樣本B的序號,為區(qū)間最小值邊界、為區(qū)間最大值邊界、xk為第k個解變量。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,采用下述任意一種方法更新所述和聲記憶庫HM,所述方法包括:通過記憶考慮加微調擾動以及在和聲記憶庫HM外部隨機選擇的方法;

其中,所述記憶考慮加微調擾動方法為:首先按照記憶考慮,從初始的和聲記憶庫HM中隨機選取一個優(yōu)化變量Xold;然后每個新的優(yōu)化變量Xnew按照以下的公式進行微調擾動產(chǎn)生:

Xnew=Xold±bw×rand() (3)

其中,bw為微調擾動變量;

其中,所述在和聲記憶庫HM外部隨機選擇的方法為,則新的優(yōu)化變量X'new為:

X'new=Xmin+(Xmax-Xmin)×rand() (4)

Xnew的個數(shù)與X'new的個數(shù)之和為HMS。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,

所述位移監(jiān)測數(shù)據(jù)至少包括:隧道收斂位移、隧道拱頂沉降位移、地表位移、構筑物位移;

所述地層參數(shù)至少包括:彈性模量、泊松比、粘聚力和內摩擦角;

所述盾構施工參數(shù)至少包括:土倉壓力、出土量、同步注漿量、推進速度。

5.一種地質環(huán)境變形監(jiān)測的盾構施工參數(shù)調整系統(tǒng),其特征在于,包括:

計算單元:用于計算地層參數(shù)識別樣本和盾構參數(shù)控制樣本的優(yōu)化變量的目標函數(shù)值;

判斷單元:用于判斷地層參數(shù)識別樣本和盾構參數(shù)控制樣本中優(yōu)化變量的目標函數(shù)值是否小于預設值,及地層參數(shù)識別樣本和盾構參數(shù)控制樣本是否達到預設迭代次數(shù);

學習單元:用于盾構參數(shù)控制樣本和地層參數(shù)識別樣本中的梯度提升樹模型分別結合計算后的優(yōu)化變量的目標函數(shù)值對所述地層參數(shù)識別樣本和盾構參數(shù)控制樣本進行訓練,得到地層參數(shù)識別和盾構參數(shù)預測的梯度提升樹模型;

監(jiān)測單元:用于監(jiān)測位移監(jiān)測數(shù)據(jù):隧道收斂位移、隧道拱頂沉降位移、地表位移、構筑物位移;

盾構施工參數(shù)計算單元:用于將獲取的位移監(jiān)測數(shù)據(jù)作為地層參數(shù)識別樣本的輸入,將地層參數(shù)識別樣本輸出的地層參數(shù)作為盾構參數(shù)控制樣本的輸入,盾構參數(shù)控制樣本輸出盾構施工參數(shù)。

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