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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于机器学习优化的隧道喷射混凝土施工方法及装置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：CN119691873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411923314.9，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于机器学习优化的隧道喷射混凝土施工方法及装置是由孙峻;刘峰华;韩金妍;黄皓;郭丰毅;钟波涛设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习优化的隧道喷射混凝土施工方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于隧道施工技术领域，具体公开了一种基于机器学习优化的隧道喷射混凝土施工方法及装置，该方法包括：基于隧道设计轮廓和隧道点云数据，进行质量偏差分析，确定隧道的超欠挖量；针对喷嘴的喷射轨迹，构建喷射混凝土的动态沉积模型，动态沉积模型用于基于喷嘴的喷射参数，确定喷射平面上任意位置的沉积厚度；通过改进粒子群优化算法求解目标函数，获取喷嘴的目标喷射参数，目标函数以最小化沉积厚度与超欠挖量之间的差异作为优化目标，改进粒子群优化算法是通过在粒子群优化算法中引入量子随机跳跃机制确定的；基于喷嘴的目标喷射参数，调控喷射设备。通过本申请，能够实现有效地对喷射混凝土的施工过程进行建模与优化。

本发明授权一种基于机器学习优化的隧道喷射混凝土施工方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习优化的隧道喷射混凝土施工方法，其特征在于，包括： 基于隧道设计轮廓和隧道点云数据，进行质量偏差分析，确定隧道的超欠挖量； 针对喷嘴的喷射轨迹，构建喷射混凝土的动态沉积模型，动态沉积模型用于基于喷嘴的喷射参数，确定喷射平面上任意位置的沉积厚度，喷射轨迹是喷嘴中心的运动轨迹； 通过改进粒子群优化算法求解目标函数，获取喷嘴的目标喷射参数，目标函数以最小化沉积厚度与超欠挖量之间的差异作为优化目标，改进粒子群优化算法是通过在粒子群优化算法中引入量子随机跳跃机制确定的； 基于喷嘴的目标喷射参数，调控喷射设备； 所述引入量子随机跳跃机制，包括通过以下公式更新粒子的位置； ； ； 其中，是第个粒子在第次迭代中的个体最优位置，为超参数，是粒子在第次迭代中的个体最佳位置，是在第次迭代中粒子群中的全局最优位置；为第次迭代中第个粒子的位置，为对进行位置更新后确定的位置，表示当前所有粒子最优解的平均值，是服从均匀分布的随机值，和分别为搜索空间的上边界和下边界，表示最大迭代次数，是一个控制因子。

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