重庆交通建设(集团)有限责任公司;重庆大学;重庆建工集团股份有限公司刘国强获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆交通建设(集团)有限责任公司;重庆大学;重庆建工集团股份有限公司申请的专利一种基于岩渣尺寸的TBM破岩效率智能预测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：CN114202686B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202110691984.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于岩渣尺寸的TBM破岩效率智能预测方法是由刘国强;张庆明;汪平;刘彬;陈勇;杨海清;王曙光;刘勃龙;李进;汪岳健设计研发完成，并于2021-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于岩渣尺寸的TBM破岩效率智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于岩渣尺寸的TBM破岩效率智能预测方法，该方法包括以下步骤：在TBM出渣皮带上安装工业相机，实时采集TBM掘进过程中的岩渣图像信息；将获取的岩渣图像信息进行图片自动识别，获得岩渣的形状及几何特征；收集TBM的现场掘进参数、岩渣几何信息特征和破岩效率数据，并形成样本数据集；使用样本数据集建立粒子群算法优化的梯度提升回归树模型，实现TBM破岩效率的智能预测。本发明使用粒子群算法优化梯度提升回归树模型，从而找到梯度提升回归树模型的最佳参数，提高了模型的预测精度，破岩效率的准确预测能够以有效地为TBM掘进参数设定和实现高效破岩提供参考。
本发明授权一种基于岩渣尺寸的TBM破岩效率智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于岩渣尺寸的TBM破岩效率智能预测方法，其特征在于，按以下步骤进行： S1：在TBM出渣皮带上安装岩渣图像拍摄装置，实时采集TBM掘进过程中的岩渣图像信息； S2：将获取的岩渣图像信息进行图片自动识别，获得岩渣的形状及几何特征； S3：收集TBM的现场掘进参数、岩渣几何信息特征和破岩效率数据，并形成样本数据集； S4：使用样本数据集建立粒子群算法优化的梯度提升回归树模型，实现TBM破岩效率的智能预测； 所述步骤S2中岩渣图像处理包括将所采集的岩渣彩色图像转化为灰度图像，即当灰度值大于事先设定的阈值时为1，小于阈值则为0，使用图像联通区域检测算法来判断连通区域，连通区域即为岩渣的位置，根据连通区域的像素点则可以计算出岩渣的几何特征； 所述步骤S3中TBM现场记录的掘进参数指标有总推力、刀盘转矩和刀盘转速，岩渣几何信息特征包括岩渣的短轴，中轴和长轴，破岩效率用比能来表示。
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