[发明专利]基于深度学习的隧道力学性能快速反演方法在审
| 申请号： | 202210254394.8 | 申请日： | 2022-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN114611193A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 王皓正;王强;翟俊莅;袁岽洋;章伟康;胡皓 | 申请（专利权）人： | 浙江省交通运输科学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/23;G06F30/27;G06N3/04;G06F119/14 |
| 代理公司： | 芜湖安汇知识产权代理有限公司 34107 | 代理人： | 钟雪 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于深度学习的隧道力学性能快速反演方法，包括如下步骤：S1、构建样本集，样本集中的样本标注了待评估隧道的围岩参数、支护参数、结构尺寸和变形数据对应的隧道内关键位置的力学参数；S2、基于训练样本和验证样本对深度神经网络模型进行训练，基于测试样本对已经训练完的深度神经网络模型进行测试，在测试通过后形成隧道力学性能反演深度学习模型；S3、将采集待评估隧道的隧道围岩参数、支护参数、结构尺寸与变形数据，输入隧道力学性能反演深度学习模型中，隧道力学性能反演深度学习模型反演出待评估隧道的力学参数。采用数值模拟手段构建样本集，并通过数值分析等方法丰富样本集中的样本，随后采用深度神经网络算法，实现变形数据到隧道力学性能的实时动态反演分析，为由隧道变形数据获取隧道力学性能提供一种新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 隧道 力学性能 快速 反演 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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