System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种盾构隧道的截面曲线重构方法技术_技高网

一种盾构隧道的截面曲线重构方法技术

技术编号:40073542 阅读:8 留言:0更新日期:2024-01-17 00:33
本发明专利技术公开了一种盾构隧道的截面曲线重构方法,涉及隧道界面曲线研究评估领域,S1:整合各个插值点曲率信息;S2:分别以各插值点为起点进行曲线拟合,得到若干拟合曲线向量;S3:将各拟合曲线向量传入神经网络,获取拟合曲线总特征向量;S4:为特征向量进行编码并传入Transformer神经网络进行训练;S5:最终得到修正后的拟合点信息。本发明专利技术采用上述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,以各插值点曲率信息为基准,通过将各点作为起始插入点依次拟合获取曲线信息并传入Transformer神经网络提取各条拟合曲线的信息,整合得到近似于真实曲线的方法。该方法较传统离散曲率点拟合曲线方法重构精度提升5%左右,有着明显的性能优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隧道界面曲线研究评估领域,尤其是涉及一种盾构隧道的截面曲线重构方法


技术介绍

1、目前市面上的修正方法比较简单,修正精度不高。在盾构隧道结构形态重构问题研究中,许多学者同时会监测各个插值点的应力、应变值变化情况,通过结合应力、应变值变化推导各个插值点的大致位移情况,再结合各点的曲率信息根据不同的优化方式重构出其对应的拟合曲线。这-类重构曲线的方法在各插值点上的位置信息有较好的拟合精度,但在插值点间的各拟合点上往往表现欠佳,无法精确拟合出对应点的实际位置。

2、现有方法仅针对特例有效,难以将方法移植运用到隧道断面曲线重构问题在监测结构形态类似于盾构隧道的输气、输水管道监测中,有学者通过在管道内、外壁同时进行曲率监测通过内外壁曲率差精确推算管道形态特征并重构出较为精准的管道结构形态。但此类方法需要在隧道管道内、外壁均布设监测单元,在实际监测工程中无法满足这样的布设要求。

3、所取的修正参数需人工手动微调,在面对大规模问题时工作量大,难以执行。在隧道断面离散曲率点拟合曲线问题中,有学者也尝试采用非均匀有理b样条法重构相应曲线。这类方法虽能在一定程度上解决拟合曲线误差大的问题但是其也存在曲率递推误差,需要人工手动微调各插值点和其它相关控制点参数其拟合曲线才能较好地重构出真实盾构隧道断面结构形态曲线。

4、因此,有必要提供一种盾构隧道的截面曲线重构方法,来解决上述问题。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种盾构隧道的截面曲线重构方法,得到的各点坐标信息的平均误差与最大误差都为最小,分别较其他方法平均有13.56%和3.60%的提升,提出的模型泛化性更强,更适用于处理曲率偏移的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供了一种盾构隧道的截面曲线重构方法,包括以下步骤:

3、s1:整合各个插值点曲率信息;

4、s2:以每个插值点为插值起点进行盾构隧道断面曲线拟合,得到等同于插值点数量的若干条拟合曲线向量;

5、s3:将各个拟合曲线向量传入神经网络,获取拟合曲线整体的线性特征向量与插值点的特征向量;

6、s4:为特征向量进行位置编码并传入transformer神经网络进行训练;

7、s5:最终得到修正后的拟合点信息。

8、优选的,设定transforer神经网络相关超参数:编码器层数lenc、解码器层数ldec、注意力多头数量h、前馈神经网络维度dmlp、编码器网络维度de、学习率λ、全连接层层数llinear、全连接层维度dlinear。

9、优选的,在步骤s2中,将每个插值点都作为曲线拟合起始位置并拟合出对应曲线特征向量记为p1、p2、…、pn。

10、优选的,在步骤s3中,将拟合曲线特征向量信息整合为拟合曲线总特征向量pt。

11、优选的,在步骤s4中将拟合曲线总特征向量pt传入全连接网络获取拟合曲线点的特征向量tenc,将实际曲线特征向量pr传入全连接网络获取实际曲线点的特征向量tdec,对拟合曲线点的特征向量tenc进行位置编码得到包含位置信息的特征向量ts_p,通过矩阵变化将ts_p转换为对应查讯矩阵qenc、键矩阵kenc与值矩阵venc;对实际曲线点的特征向量tdec进行位置编码得到包含位置信息的特征向量tr_s,通过矩阵变化将tr_p转换为对应查讯矩阵qdec、键矩阵kdec与值矩阵vdec。

12、因此,本专利技术采用上述一种盾构隧道的截面曲线重构方法,具备以下有益效果:

13、(1)本专利技术得到的各点坐标信息的平均误差与最大误差都为最小,分别较其他方法平均有13.56%和3.60%的提升。

14、(2)本专利技术提出的模型泛化性更强,更适用于处理曲率偏移的问题。

15、(3)本专利技术以各插值点曲率信息为基准,通过将各点作为起始插入点依次拟合获取曲线信息并传入transformer神经网络提取各条拟合曲线的信息,整合得到近似于真实曲线的方法。

16、(4)本专利技术在曲率标定实验中对算法的性能进行评估,结果表明该方法较传统离散曲率点拟合曲线方法重构精度提升5%左右,有着明显的性能优势。

17、下面通过附图和实施例,对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:设定Transforer神经网络相关超参数:编码器层数Lenc、解码器层数Ldec、注意力多头数量H、前馈神经网络维度dmlp、编码器网络维度de、学习率λ、全连接层层数Llinear、全连接层维度dlinear。

3.根据权利要求2所述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:在步骤S2中,将每个插值点都作为曲线拟合起始位置并拟合出对应曲线特征向量记为P1、P2、…、Pn。

4.根据权利要求3所述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:在步骤S3中,将拟合曲线特征向量信息整合为拟合曲线总特征向量Pt。

5.根据权利要求4所述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:在步骤S4中将拟合曲线总特征向量Pt传入全连接网络获取拟合曲线点的特征向量Tenc,将实际曲线特征向量Pr传入全连接网络获取实际曲线点的特征向量Tdec,对拟合曲线点的特征向量Tenc进行位置编码得到包含位置信息的特征向量Ts_p,通过矩阵变化将Ts_p转换为对应查讯矩阵Qenc、键矩阵Kenc与值矩阵Venc;对实际曲线点的特征向量Tdec进行位置编码得到包含位置信息的特征向量Tr_s,通过矩阵变化将Tr_p转换为对应查讯矩阵Qdec、键矩阵Kdec与值矩阵Vdec。

...

【技术特征摘要】

1.一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:设定transforer神经网络相关超参数:编码器层数lenc、解码器层数ldec、注意力多头数量h、前馈神经网络维度dmlp、编码器网络维度de、学习率λ、全连接层层数llinear、全连接层维度dlinear。

3.根据权利要求2所述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:在步骤s2中,将每个插值点都作为曲线拟合起始位置并拟合出对应曲线特征向量记为p1、p2、…、pn。

4.根据权利要求3所述的一种盾构隧道的截面曲线重构方法,其特征在于:在...

【专利技术属性】
技术研发人员:宋明刘继国舒恒王凯魏龙海彭文波张军蹇宜霖崔庆龙
申请(专利权)人:中交第二公路勘察设计研究院有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1