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基于深度学习的高铁矿山法隧道衬砌类型智能设计方法与应用
1
作者
杨剑
吴佳明
+4 位作者
戴林发宝
田力
刘修国
孙杰
孙文昊
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2025年第9期1742-1755,共14页
在高速铁路建设中,矿山法隧道衬砌类型的确定是一个重要环节,其决策显著受制于地理与地质条件,且当前高度依赖设计人员的主观经验。为解决这一难题,提出隧道衬砌类型智能设计整体框架,建立隧道衬砌类型智能设计方法。系统分析隧道洞身...
在高速铁路建设中,矿山法隧道衬砌类型的确定是一个重要环节,其决策显著受制于地理与地质条件,且当前高度依赖设计人员的主观经验。为解决这一难题,提出隧道衬砌类型智能设计整体框架,建立隧道衬砌类型智能设计方法。系统分析隧道洞身衬砌设计影响因素,收集248座隧道共4 100个洞身衬砌节段的设计资料,搭建隧道洞身勘察设计数据库。在此基础上,分别搭建随机森林、支持向量机、梯度提升树3种机器学习模型,采用贝叶斯与交叉验证的手段优化机器学习模型超参数,提出基于CNN、CNN+LSTM、CNN+EPSAnet的3种深度神经网络衬砌类型预测模型。主要结论如下:1)基于CNN+EPSAnet的隧道衬砌类型智能设计模型预测效果整体最优,预测准确率为86.8%,该模型充分考虑了隧道洞身勘察设计数据特征,同时也可以有效提取多尺度空间信息;2)研发出隧道洞身智能决策系统,可实现隧道洞身衬砌类型智能决策模型的参数实时调整与可视化训练;3)通过BIM技术将智能决策得到的衬砌类型设计参数进行三维展示,实现隧道衬砌类型的智能化设计和数字化呈现的深度融合。
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关键词
高速铁路隧道
矿山法隧道
衬砌类型
深度学习
智能设计
BIM技术
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职称材料
题名
基于深度学习的高铁矿山法隧道衬砌类型智能设计方法与应用
1
作者
杨剑
吴佳明
戴林发宝
田力
刘修国
孙杰
孙文昊
机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
水下隧道技术国家地方联合工程研究中心
中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
出处
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2025年第9期1742-1755,共14页
基金
国家重点研发计划(2023YFB2603600)
中国铁建股份有限公司科技研发计划项目(2024-W21)。
文摘
在高速铁路建设中,矿山法隧道衬砌类型的确定是一个重要环节,其决策显著受制于地理与地质条件,且当前高度依赖设计人员的主观经验。为解决这一难题,提出隧道衬砌类型智能设计整体框架,建立隧道衬砌类型智能设计方法。系统分析隧道洞身衬砌设计影响因素,收集248座隧道共4 100个洞身衬砌节段的设计资料,搭建隧道洞身勘察设计数据库。在此基础上,分别搭建随机森林、支持向量机、梯度提升树3种机器学习模型,采用贝叶斯与交叉验证的手段优化机器学习模型超参数,提出基于CNN、CNN+LSTM、CNN+EPSAnet的3种深度神经网络衬砌类型预测模型。主要结论如下:1)基于CNN+EPSAnet的隧道衬砌类型智能设计模型预测效果整体最优,预测准确率为86.8%,该模型充分考虑了隧道洞身勘察设计数据特征,同时也可以有效提取多尺度空间信息;2)研发出隧道洞身智能决策系统,可实现隧道洞身衬砌类型智能决策模型的参数实时调整与可视化训练;3)通过BIM技术将智能决策得到的衬砌类型设计参数进行三维展示,实现隧道衬砌类型的智能化设计和数字化呈现的深度融合。
关键词
高速铁路隧道
矿山法隧道
衬砌类型
深度学习
智能设计
BIM技术
Keywords
high-speed railway tunnel
mining method
lining type
deep learning
intelligent design
building information modeling technology
分类号
U45 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的高铁矿山法隧道衬砌类型智能设计方法与应用
杨剑
吴佳明
戴林发宝
田力
刘修国
孙杰
孙文昊
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2025
0
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参考文献
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