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申请/专利权人：重庆大学;重庆高速巫云开建设有限公司
摘要：本发明涉及隧道施工技术领域，具体涉及一种基于深度学习的公路隧道下伏采空区桩基处治方法，包括：S1，依据隧道宽度和采空区处置区域的尺寸参数，确定施工技术参数的初始取值范围；S2，构建公路隧道地质模型，进行数值模拟，得到与不同的施工技术参数组合对应的性能参数和工程指标参数；S3，构建深度神经网络模型，以施工技术参数、性能参数和工程指标参数作为样本数据进行训练；S4，以待处治公路隧道的实际性能参数和实际工程指标参数作为输入，使用训练好的深度神经网络模型输出得到实际施工技术参数；S5，依据实际施工技术参数进行现场施工。其能对下伏采空区空洞进行填充加固，有效控制采空区空洞对公路隧道结构造成的不良影响。
主权项：1.一种基于深度学习的公路隧道下伏采空区桩基处治方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，依据隧道宽度和采空区处置区域的尺寸参数，确定施工技术参数的初始取值范围；S2，构建公路隧道地质模型，输入不同的施工技术参数组合进行数值模拟，得到与不同的施工技术参数组合对应的性能参数，并结合工程实际得到与不同的施工技术参数组合对应的工程指标参数；S3，构建深度神经网络模型，并以施工技术参数、性能参数和工程指标参数作为样本数据对深度神经网络模型进行训练；S4，以待处治公路隧道的实际性能参数和实际工程指标参数作为输入，使用训练好的深度神经网络模型输出得到实际施工技术参数；S5，依据实际施工技术参数进行现场施工，将预制摩擦桩进行分段式打桩，采用焊接工艺进行接桩，直至预制摩擦桩整体打入采空区的预设深度，最后浇注承台，将各桩位预制摩擦桩露出部分联结为整体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 重庆高速巫云开建设有限公司 基于深度学习的公路隧道下伏采空区桩基处治方法
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