摘要
本发明公开了一种隧道超欠挖智能修整与围岩稳定性动态评估方法及系统,涉及隧道施工领域,本方法提出一种面向隧道掘进的超欠挖智能修整与围岩稳定性动态评估方法,融合点云感知、地质建模、有限元分析与深度学习预测,构建从“识别‑控制‑建模‑预测‑反馈”的闭环控制流程。通过高精度点云与神经网络识别超欠挖区并生成修整指令,结合地质特征动态构建三维模型与支护时序模型,引入变参数折减法实现更真实的稳定性分析,并利用深度学习预测围岩未来位移与安全系数。该方法可提升掘进控制智能化水平和施工安全性,具备显著工程应用价值。
技术关键词
动态评估方法
隧道超欠挖
三维地质模型
超前地质预报设备
深度学习模型
掘进机控制系统
点云
多功能掘进机
内摩擦角
激光扫描雷达
深度学习预测
结构光设备
生成神经网络
控制策略
时序特征
多模态
通道注意力机制
神经网络模型
嵌入网络编码
动态更新