技術(shù)特征：

1.一種采用tbm設(shè)備進(jìn)行隧洞掘進(jìn)的智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下步驟確定多個特征掘進(jìn)數(shù)據(jù)：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述tbm圍巖感知算法包括最小二乘回歸子模型、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模型和向量機(jī)子模型，

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，通過以下步驟對所述最小二乘回歸子模型進(jìn)行訓(xùn)練：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述待測的多個巖體力學(xué)參數(shù)包括巖石單軸抗壓強(qiáng)度和單位體積巖體節(jié)理數(shù)，

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，通過以下步驟確定bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模型：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，通過以下步驟確定向量機(jī)子模型：

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，通過以下步驟確定最小二乘回歸子模型、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模型的權(quán)重值和向量機(jī)子模型的權(quán)重值：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下步驟確定目標(biāo)掘進(jìn)參數(shù)決策模型：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┝艘环N采用TBM設(shè)備進(jìn)行隧洞掘進(jìn)的智能控制方法，該方法包括：獲取多個掘進(jìn)數(shù)據(jù)，并從多個掘進(jìn)數(shù)據(jù)中確定出與巖體信息相關(guān)的多個特征掘進(jìn)數(shù)據(jù)；將多個特征掘進(jìn)數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)TBM圍巖感知算法，得到多個巖體力學(xué)參數(shù)，目標(biāo)TBM圍巖感知算法為根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的多種TBM圍巖感知模型確定的；將多個巖體力學(xué)參數(shù)輸入至目標(biāo)掘進(jìn)參數(shù)決策模型，得到多個掘進(jìn)控制參數(shù)；根據(jù)多個掘進(jìn)控制參數(shù)，控制掘進(jìn)設(shè)備進(jìn)行智能控制掘進(jìn)工作。不僅能夠提高TBM設(shè)備的掘進(jìn)速度，還能夠提升TBM設(shè)備的刀具壽命。

技術(shù)研發(fā)人員：譚忠盛,魏飛,張立龍,周振梁,李文新,劉輝,劉永勝,王軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/28