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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本申请涉及一种煤矿TBM滚刀破岩过程实时模拟预测的数字孪生方法及系统。该方法包括：获取目标掘进路段的实际岩体勘测数据和TBM实际运行信息；采用数据降噪算法对实际岩体勘测数据和TBM实际运行信息进行平滑处理，获得处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息；将处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息作为边界条件，输入模拟数字孪生模型中，获得岩体颗粒位移来反映滚刀破岩过程的掌子面形貌变化情况；将处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息，输入基于神经网络的预测数字孪生模型中，预测出下一时刻预测的岩体微裂纹数量、预测的滚刀载荷和预测的破岩效率的变化情况。解决了无法进行准确的掘进状态预警的问题。

主权项：1.一种煤矿TBM滚刀破岩过程实时模拟预测的数字孪生方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标掘进路段的实际岩体勘测数据，所述实际岩体勘测数据包括岩体单轴抗压强度、岩体抗剪强度和岩体泊松比；获取全断面硬岩隧道掘进机上安装的传感器设备实时感知的TBM实际运行信息，所述TBM实际运行信息包括刀盘转速、掘进速度和液压缸推进位移；采用数据降噪算法对所述实际岩体勘测数据和所述TBM实际运行信息进行平滑处理，获得处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息；将所述处理后的实际岩体勘测数据和所述处理后的TBM运行信息作为边界条件，输入实时模拟煤矿TBM破岩过程的模拟数字孪生模型中，获得岩体颗粒位移来反映滚刀破岩过程的掌子面形貌变化情况，实现煤矿破岩过程的实时模拟；将所述处理后的实际岩体勘测数据和所述处理后的TBM运行信息，输入基于神经网络的预测数字孪生模型中进行煤矿TBM破岩过程实时预测，预测出下一时刻预测的岩体微裂纹数量、预测的滚刀载荷和预测的破岩效率的变化情况，以实现对煤矿TBM滚刀破岩过程的实时预测；所述模拟数字孪生模型的构建方式为：利用PFC仿真软件在不同岩体的仿真勘测数据和不同TBM仿真运行信息下对滚刀破岩过程进行仿真，获得不同岩体和不同TBM仿真运行信息下仿真的微裂纹数量、仿真的滚刀载荷、仿真的破岩效率以及仿真的颗粒位移存储至第一数据库中；根据所述第一数据库中的所有仿真的颗粒位移，构建仿真的颗粒位移矩阵，根据不同岩体的仿真勘测数据和不同TBM仿真运行信息作为仿真的边界条件，构建仿真的边界条件矩阵；根据所述仿真的颗粒位移矩阵和所述仿真的边界条件矩阵，采用混沌多项式展开法，构建岩体颗粒位移和边界条件具有映射关系的实时模拟煤矿TBM破岩过程的模拟数字孪生模型；所述模拟数字孪生模型的表达式为： ；其中，表示混沌多项式的基底，为混沌多项式的截断阶数，为混沌多项式的基底对应的系数，表示模拟数字孪生模型的输入；所述预测数字孪生模型的表达式为： ；其中，表示预测数字孪生模型的输出，表示全连接层的神经元权重参数，表示全连接层的神经元偏差参数，表示标准化层，表示长短时记忆网络，表示预测数字孪生模型的输入。

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