买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于多源融合数据的TBM隧道支护智能决策方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119295261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411306075.2，技术领域涉及：G06Q50/08；该发明授权一种基于多源融合数据的TBM隧道支护智能决策方法是由王建锋;方勇;姚志刚;何骏扬;毕浪;余涛;孙峻枫;应凯臣;王宇博;姜逸帆;李瑞涵设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源融合数据的TBM隧道支护智能决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源融合数据的TBM隧道支护智能决策方法，涉及隧道建设技术领域，其技术方案要点是：该方法广泛选取地勘数据、岩体信息、TBM掘进数据等多种同支护情况与围岩情况密切相关的影响因素，基于现场实际施做的支护参数，深度融合多种算法，从而实现TBM隧道支护参数智能决策，提升TBM隧道智能化水平。

本发明授权一种基于多源融合数据的TBM隧道支护智能决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源融合数据的TBM隧道支护智能决策方法，其特征是：包括如下步骤： 1广泛收集已建或在建TBM隧道掘进参数，形成掘进数据初始样本库； 2对已收集的TBM隧道掘进参数以式1划分掘进状态与非掘进状态，保留掘进状态的数据； fi＝Fi·vi·Ti·ni1 式中：Fi——第i个时间步的总推力，单位：kN；vi——第i个时间步的掘进速度，单位：mmmin；Ti——第i个时间步的刀盘扭矩，单位：MN·m；ni——第i个时间步的刀盘转速，单位：rpm；如果fi＝0，那么第i个时间步的所有数据被丢弃； 3使用3σ法对掘进状态数据集进行处理，计算出每个掘进参数的平均值与标准差σ，去除外的异常数据点； 4使用最大类间差自适应法提取掘进循环，并划分为循环上升段和稳定段，保留每个掘进循环的稳定段平均值代表该阶段掘进参数的状态，并与掘进里程进行匹配，最终形成以掘进里程为坐标的掘进参数数据库； 5收集已建或在建TBM隧道的地勘数据、设计支护参数、变更设计参数，以设计支护参数为基准，变更设计参数为修改样本，里程为坐标，建立现场支护参数组合样本，并与步骤4的掘进参数数据库进行拼接，形成TBM隧道掘进支护样本数据库； 6构建支护决策框架，先将数据以序列形式进行排列，通过式4 对排列后的输入向量进行卷积操作： 式中，x∈Rn×d为输入向量，Wc∈Rk×d为卷积核,k是卷积核的大小,b1是偏置,h1[t]是卷积输出第t个时间步的结果； 随后进行全局平均池化操作，以式5对卷积层的输出h1进行全局平均操作： 随后通过式6使用ReLU激活函数的全连接层进行非线性变换： h3[i]＝max0,W2h2+b26 随后通过式7使用sigmoid激活函数的全连接层进行非线性变换： 随后通过式8使用BiLSTM进行变换： 式中，为前向LSTM，计算公式见式9，为后向LSTM，计算公式见式10； 随后通过式11使用ReLU激活函数的全连接层进行非线性变换： h6[i]＝max0,W5h5+b511 随后通过式12使用Softmax将输出转化为概率分布： 7基于所建立的支护决策框架，以步骤5所建立的TBM隧道掘进支护样本数据库进行训练，最终得到基于多源融合核数据的TBM隧道支护决策算法；使用此算法可应用于TBM隧道进行智能支护决策，提升TBM隧道智能化水平。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南交通大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市二环路北一段；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。