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申请/专利权人：厦门地铁建设有限公司;华侨大学

摘要：本发明公开了一种高磨蚀地层的盾构机滚刀磨损预测方法，方法包括数据采集、数据预处理、建立滚刀磨损预测模型、地质实时监测、超参数优化、动态接口调整和盾构机滚刀磨损评估。本发明涉及施工设备数据处理技术领域，具体是指一种高磨蚀地层的盾构机滚刀磨损预测方法，本方案创新性地提出动态接口调整策略，实时响应地质条件变化，优化磨损预测模型，提升预测准确性和灵活性；引入的梯度训练和自适应损失函数方法，加快了权重更新的速度，从而提高了滚刀磨损预测模型的准确性和鲁棒性；采用种群折射、自适应权重和平均位置对获取预测模型最优参数的算法进行改进，从而获取到最优参数组合，提升模型预测结果准确性。

主权项：1.一种高磨蚀地层的盾构机滚刀磨损预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：建立滚刀磨损预测模型；步骤S4：地质实时监测；步骤S5：超参数优化；步骤S6：动态接口调整；步骤S7：盾构机滚刀磨损评估；所述数据采集，具体为从项目施工记录和盾构机设备日志中，通过采集得到盾构机滚刀磨损原始数据；所述盾构机滚刀磨损原始数据包括历史滚刀磨损数据和实时滚刀磨损数据；所述历史滚刀磨损数据和实时滚刀磨损数据都包括地质条件数据、盾构机掘进参数数据和机器运行环境数据；所述地质条件数据包括岩石硬度、磨蚀性和地下水位；所述盾构机掘进参数数据包括掘进速度、推力、扭矩和刀盘转速；所述机器运行环境数据包括温度数据和湿度数据；所述历史滚刀磨损数据还包括滚刀磨损数据；在步骤S2中，所述数据预处理，用于对原始数据进行数据预处理，具体为对盾构机滚刀磨损原始数据进行数据预处理，得到盾构机滚刀磨损初步数据集；在步骤S3中，所述建立滚刀磨损预测模型，用于准确预测盾构机滚刀在高磨蚀地层中的磨损状态，具体利用神经网络算法进行建模分析，得到滚刀磨损预测模型；在步骤S4中，所述地质实时监测，用于对盾构机的工作地质进行实时监测，具体为通过建立地质实时监测模型对地质进行监测，得到当前盾构机工作中的地质类别；在步骤S5中，所述超参数优化，用于预测模型超参数优化，通过超参数优化算法，得到滚刀磨损预测模型和地质实时监测模型参数最优解组合；在步骤S6中，所述动态接口调整，具体是根据地质实时监测模型输出结果对滚刀磨损预测模型进行接口调整；在步骤S7中，所述盾构机滚刀磨损评估，用于评估滚刀的当前状态，具体是通过动态调整后的滚刀磨损预测模型，得到当前滚刀磨损的预测结果。

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