【摘 要】
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为了实现隧道围岩的实时识别,基于马尔可夫过程和深度神经网络模型,提出将先验围岩信息和掘进参数结合,作为深度神经网络输入的隧道掘进机(TBM)围岩实时识别方法.根据施工现
【机 构】
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浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1702503,2017YFB1302602,2017YFB1302604).
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为了实现隧道围岩的实时识别,基于马尔可夫过程和深度神经网络模型,提出将先验围岩信息和掘进参数结合,作为深度神经网络输入的隧道掘进机(TBM)围岩实时识别方法.根据施工现场地质勘探资料,用马尔可夫过程的隧道围岩分类方法预测隧道沿线的围岩分布概率;将该围岩分布概率作为先验围岩信息,结合TBM掘进参数作为神经网络输入,真实围岩类别作为输出,训练深度神经网络以实现对TBM前方围岩的实时识别.使用工程现场数据进行对比实验,结果表明,所设计的深度神经网络模型的围岩总体识别率高于96%.相比于仅将掘进参数作为输入,当结
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