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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明公开了一种基于三维点云和神经网络的隧道机械化施工爆破质量预测方法，包括：通过三维激光扫描仪对目标隧道进行现场扫描，获得目标隧道的点云数据；对目标隧道的点云数据进行预处理，获得目标隧道的实际工程坐标数据；对目标隧道的实际工程坐标数据进行点处理，获得点处理后的点云数据；将点处理后的点云数据进行多边形处理，获得三维多边形曲面模型；构建爆破质量计算模型；获取超欠挖值，将超欠挖值输入爆破质量计算模型，获得目标隧道的超欠挖值；基于钻孔施工日志、爆破设计方案、隧道施工信息和开挖轮廓点云数据构建超欠挖预测模型模块，将目标隧道的超欠挖值输入超欠挖预测模型，获得隧道爆破质量。
主权项：1.一种基于三维点云和神经网络的隧道机械化施工爆破质量预测方法，其特征在于，包括：通过三维激光扫描仪对目标隧道进行现场扫描，获得目标隧道的点云数据；对所述目标隧道的点云数据进行预处理，获得所述目标隧道的实际工程坐标数据；对所述目标隧道的实际工程坐标数据进行点处理，获得点处理后的点云数据；将所述点处理后的点云数据进行多边形处理，获得三维多边形曲面模型；根据爆破设计轮廓曲面和所述三维多边形曲面模型构建爆破质量计算模型；获取超欠挖值，将所述超欠挖值输入所述爆破质量计算模型，获得所述目标隧道的超欠挖值；基于钻孔施工日志、爆破设计方案、隧道施工信息和开挖轮廓点云数据构建超欠挖预测模型模块，将所述目标隧道的超欠挖值输入所述超欠挖预测模型，获得隧道爆破质量，完成对隧道机械化施工爆破质量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于三维点云和神经网络的隧道机械化施工爆破质量预测方法
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