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申请/专利权人：中铁二十三局集团第一工程有限公司

摘要：本申请提供了一种用于岩溶地区桥梁桩基成孔的施工方法，涉及桥梁桩基成孔施工方法技术。该方法包括以下步骤：S1、收集历史施工中对桩基位置进行地质勘查的历史数据，所述历史数据包括地质特征图像和地质数据，对地质特征图像和地质数据进行标注，基于深度学习构建溶洞特征预测模型，S2、基于强化学习优化施工策略，定义强化学习模型状态和动作空间，设计奖励函数以综合考虑施工的因素，通过训练深度Q网络，在仿真环境中验证优化后的施工策略；S3、施工现场部署传感器收集实时状态的实时数据，与历史数据融合后输入强化学习模型，根据实时数据输出最优施工策略，确保高效安全施工。

主权项：1.一种用于岩溶地区桥梁桩基成孔的施工方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集历史施工中对桩基位置进行地质勘查的历史数据，所述历史数据包括地质特征图像和地质数据，对地质特征图像和地质数据进行标注，基于深度学习构建溶洞特征预测模型，构建溶洞特征预测模型具体为：输入层接收地质特征图像和地质数据；地质特征图像输入卷积神经网络，卷积层通过多层卷积操作提取空间特征；hi,jl=σ∑m,nwm,nlxi+m,j+nl-1+bl，其中，hi,jl是第l层卷积层的输出，wm,nl是卷积核，xi+m,j+nl-1是第l-1层的输入，bl是偏置，σ是激活函数；池化层通过池化操作减少地质特征图像尺寸，提取主要特征，将空间特征和主要特征输入全连接层，形成高维特征表示一；地质数据输入全连接层，形成高维特征表示二，引入自注意力机制对高维特征表示一和高维特征表示二进行特征融合形成融合特征；输出层输出预测的属性特征，所述输出层包括分类预测输出层和回归预测输出层，分类预测输出层对溶洞的形状、上覆层类型进行分类预测，回归预测输出层对溶洞的深度、高度、面积进行回归预测；分类预测输出层使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数，回归预测输出层损失函数为平滑L1损失函数，综合分类损失和回归损失，优化网络结构的特征提取能力；S2、基于强化学习优化施工策略，定义强化学习模型状态和动作空间，设计奖励函数以综合考虑施工的因素，通过训练深度Q网络，在仿真环境中验证优化后的施工策略；S3、施工现场部署传感器收集实时状态的实时数据，与历史数据融合后输入强化学习模型，根据实时数据输出最优施工策略，确保高效安全施工。

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