摘要
本发明公开了一种基于人工智能的顶管掘进施工设计方法、系统及其大模型,涉及顶管掘进技术领域,包括:获取顶管机掘进项目的工程数据和方案要求,提取关键提示词;将关键提示词输入至微调后的大语言模型,提取向量表示,再在工程案例知识库中搜索,生成初始设计和施工方案;利用对抗生成网络优化初始设计和施工方案,再采用随机抽样法生成若干候选方案,通过多目标优化求解得到最终方案;基于最终方案进行顶管掘进施工,在施工过程中实时获取多源施工状态数据,并采用基于神经网络的反馈机制,根据状态数据的实时预测,结合预设决策规则,对施工参数进行调整,直至施工完成。本发明可实现顶管掘进施工方案的智能生成与掘进过程的实时优化控制。
技术关键词
施工设计方法
案例知识库
时序特征
顶管机
设备状态数据
网络优化
计算机程序产品
可读存储介质
参数
指令
掘进技术
刀盘扭矩
姿态偏差
数据获取模块
设计系统
决策
项目
遗传算法
系统为您推荐了相关专利信息
多维时序数据
风险预警方法
异常数据点
变量
异常事件
文本特征向量
状态监测方法
加权特征
语音
贝叶斯网络模型
深度学习组合模型
时间预测方法
长短期记忆网络
生成数据集
时间预测系统
人形机器人
策略优化模型
动作策略
多头注意力机制
关节