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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利TBM隧道掌子面围岩等级随掘实时智能感知方法及系统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：CN119475006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411302549.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权TBM隧道掌子面围岩等级随掘实时智能感知方法及系统是由殷欣;杨光;潘玉丛;刘泉声设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本TBM隧道掌子面围岩等级随掘实时智能感知方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供的TBM隧道掌子面围岩等级随掘实时智能感知方法及系统，方法包括以下步骤：采集TBM掘进过程中的岩机相关多源信息；建立TBM隧道掌子面围岩分级标准；基于TBM隧道掌子面围岩分级标准，构建用于训练岩机复合得分级联预测模型的数据库；以构建的数据库作为训练样本，基于岭回归模型和人工神经网络构建岩机复合得分级联预测模型；输入岩机相关多源信息至岩机复合得分级联预测模型中，获取当前TBM隧道掌子面的复合岩机得分，再依据TBM隧道掌子面围岩分级标准，获取TBM隧道掌子面围岩等级。本申请实现对TBM隧道掌子面围岩等级的实时智能预测，提高了TBM对掘进环境的感知水平，为地下工程智慧建造奠定了坚实基础。

本发明授权TBM隧道掌子面围岩等级随掘实时智能感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种TBM隧道掌子面围岩等级随掘实时智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集获取TBM掘进过程中的岩机相关多源信息，所述岩机相关多源信息包括与TBM以及围岩相关的多源信息； 建立TBM隧道掌子面围岩分级标准，包括： 确定围岩得分； 确定掘进得分； 采用层次分析法确定围岩得分和掘进得分的权重系数，加权求和围岩得分和掘进得分，计算获取岩机复合得分； 基于岩机复合得分，建立TBM隧道掌子面围岩分级标准； 基于TBM隧道掌子面围岩分级标准，构建用于训练岩机复合得分级联预测模型的数据库； 以构建的数据库作为训练样本，基于岭回归模型和人工神经网络构建岩机复合得分级联预测模型，包括： 通过对数据库有放回抽样得到多个次训练集，其中，次训练集的大小与数据库大小保持相同； 利用多个次训练集分别构建岭回归模型，作为第一级岩机复合得分预测模型； 输入数据库中的训练样本至第一级岩机复合得分预测模型中，获取一级预测结果； 对一级预测结果进行组合，作为更新的训练样本进行输入部分而保持目标输出不变，基于更新后的数据库构建人工神经网络模型，构建第二级岩机复合得分预测模型，并将第二级岩机复合得分预测模型的输出作为最终预测结果； 输入采集获取的TBM掘进过程中的岩机相关多源信息至构建的岩机复合得分级联预测模型中，获取当前TBM隧道掌子面的复合岩机得分，再依据构建的TBM隧道掌子面围岩分级标准，获取TBM隧道掌子面围岩等级。

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