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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模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：CN120671264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510934479.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法是由周彪;刘龙坤;谢雄耀设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法，包括：通过全局策略网络输入规划线路参数，输出管片设计参数；根据管片设计参数和规划线路构建排版设计空间；顺序决策网络基于排版空间状态输出下一环管片位置；通过计算管片轴线与设计线路的偏差值确定奖惩值，训练顺序决策层网络；迭代循环完成线路排版并计算累计奖惩值；依据累计奖惩值训练全局参数层网络并更新全局参数，未收敛时重复上述过程，直至达到收敛条件，最终得到优化的管片参数和排版，并构建三维模型。本发明实现了管片设计与排版的双层优化，提高了设计效率，降低了线路偏差。

本发明授权基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法，其特征在于，包括： 将盾构隧道规划线路的参数输入全局策略网络，输出获得盾构隧道的管片设计参数； 根据所述管片设计参数和规划线路构建管片排版设计空间； 基于顺序决策网络，根据所述管片排版设计空间的状态输出下一环拼装管片的位置； 更新下一环管片的位置，并根据管片轴线和设计线路的偏差值计算奖惩值，通过奖惩值对顺序决策层网络进行训练； 迭代循环直至完成完整线路的排版，并计算一轮累计的奖惩值； 根据累计的奖惩值对全局参数层网络进行训练并更新全局参数，未达到收敛条件时重新将盾构隧道规划线路的参数输入全局策略网络，输出获得盾构隧道的管片设计参数，并进行后续一轮的排版，直至达到收敛条件后得到最终优化的管片参数和排版； 根据最终优化的管片参数和排版，进行三维模型构建，获得三维建模结果； 将盾构隧道规划线路的参数输入全局策略网络，输出获得盾构隧道的管片设计参数的过程包括： 随机生成盾构隧道规划线路，并获取盾构隧道规划线路设计参数序列；其中，基本设计参数包括设计线路的三维曲率和缓和曲线的曲率变化率； 根据规划曲线的线形排列顺序对所述基本设计参数进行排列，获得所述规划曲线的设计参数序列； 其中，所述全局策略网络为全连接层构成的神经网络，将所述设计参数序列输入全局策略网络计算对应的管片设计参数； 管片采用通用楔形环，所述管片设计参数包括：衬砌环的平均宽度、楔形量、纵向螺栓数量； 根据所述管片设计参数和规划线路构建管片排版设计空间的过程包括： 将排版线路参数化，表示为由轴线矢量，环向矢量，对应节点坐标组合构成的序列； 将规划线路拆分为平面组合和垂直组合，其中将所述平面组合进一步分割为直线、圆曲线和缓和曲线的基本线型，将所述垂直组合的纵向线形分割为圆曲线和直线的基本线形，并构建关于平面线形长度的参数方程； 排版设计空间更新和奖惩值计算的过程包括： 计算下一个衬砌环的轴线矢量，根据公式1和2，依据当前环的位置矢量和拼接位置推导下一环的位置矢量； 公式1和2的表达式如下： 式中：分别表示第环轴线矢量，衬砌环向矢量和拼接面法向量，为楔形面的 夹角，与楔形量的关系为，为衬砌环旋转的角度，角度为180度时拼接轴 线为直线。

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