一种基于CNN神经网络的隧道侵限预防方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于CNN神经网络的隧道侵限预防方法，该隧道侵限预防方法利用CNN神经网络较为准确地训练学习得到岩土分界面、拱脚含水率与拱顶预留变形量之间的关系，根据隧道掌子面的实测含水率和岩土交界面位置实时动态地调整隧道拱顶预留变形量，从而在一定程度上避免隧道侵限的发生。
基本信息
专利标题 ：
一种基于CNN神经网络的隧道侵限预防方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297745A
申请号 ：
CN202111465674.5
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
肖钢张文涛王树英龚振宇胡开富雷波韦炼杨红霞冯志耀普恒罗朋占永杰谭鹏昌杨龙虎
申请人 ：
中铁五局集团有限公司城市轨道交通工程分公司;中南大学;云南省滇中引水工程建设管理局
申请人地址 ：
湖南省长沙市长沙高新开发区咸嘉湖西路475号科研大楼第5层
代理机构 ：
长沙市融智专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
谢浪
优先权 ：
CN202111465674.5
主分类号 ：
G06F30/13
IPC分类号 ：
G06F30/13 G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/13
建筑设计，例如：与房屋、桥梁、园林、生产工厂或道路相关的计算机辅助建筑设计
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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