基于深度学习的隧道小净距段最优离散角智能设计方法

本发明实施例公开了一种基于深度学习的隧道小净距段最优离散角智能设计方法，包括：获取盾构隧道小净距段离散角的初始值和小净距段长度的当前值；利用基于深度学习的AI模型，对加固方案中多个施工参数进行组合赋值；进行隧道‑地层三维有限元仿真分析，根据力学性能和变形性能确定是否符合安全性要求；如果符合，复核工程预算；如果不符合安全要求或不满足工程预算，按照线性步长增加所述离散角的当前值，并增加离散角取值；从可行方案集合中，确定工期最短且费用小于最高预算的第一离散角，以及费用最低且工期小于计划工期的第二离散角，构成为离散角的最优区间。本实施例能够确定最优离散角。