泥水气压平衡盾构沉降智能预测技术

提出了一个基于对抗神经网络(GAN)的隧道施工过程中地表沉降预测技术,使用隧道沉降历史数据,通过训练2个不同的神经网络:生成网络(G)和判别网络(D),融合盾构机多个实时施工参数,来预测当前施工位置90 d后的沉降数值,而无需等待90 d。该技术的成果应用于上海北横通道项目部分地下施工段,并验证了其有效性。

泥水气压平衡盾构多变量融合控制技术开发与应用

结合隧道施工地表沉降主控对象和泥水气压平衡盾构多变量施工参数特点,结合"基于深度学习的地表沉降评估分析软件编制和服务"技术攻关项目,运用现代控制理论建立一套泥水气压平衡盾构多变量融合控制自学习方法。经编程仿真试验和实际工程示范应用,反映所建立的盾构多变量融合控制自学习方法具有稳定地表沉降质量的技术性能。