(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210495193.7 (22)申请日 2022.05.07 (71)申请人 中铁建云南投资有限公司 地址 650220 云南省昆明市官渡区关上街 道办事处民航路663号融城 金阶A座16 楼 申请人 北京交通大 学 (72)发明人 李德宏　刘开云　黄小通　邓廷邦　 张博　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 专利代理师 陈亚斌　关兆辉 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06N 3/00(2006.01) G06N 20/10(2019.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种隧道施工参数优化方法、 装置、 设备及 可读存储介质 (57)摘要 本发明提供了一种隧道施工参数优化方法、 装置、 设备及可读存储介质， 涉及公路隧道技术 领域， 包括获取第一数据， 所述第一数据包括基 于突变理论方法对隧道场景进行采样得到的隧 道围岩塑性屈服区体积； 根据第一数据， 构建有 约束多目标规划函数； 根据所述有约束多目标规 划函数， 计算得到与所述有约束多目标规划函数 相对应的MSVR模型； 通过粒子群优化算法对所述 MSVR模型进行参数优化处理， 得到最优MSVR模 型； 通过所述粒子群优化算法生成隧道施工参 数， 使用最优MSVR模型进行计算， 最终输出最优 隧道施工参数。 有益效果： 本发明可以获得最优 隧道施工参数的智能系统， 让施工能在保证围岩 稳定性的同时最大程度的加快施工进度、 减少施 工所需建材。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 114969900 A 2022.08.30 CN 114969900 A 1.一种隧道 施工参数优化方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一数据， 所述第 一数据包括基于突变理论方法对隧道场景进行采样得到的隧道 围岩塑性屈服区体积； 根据第一数据， 构建有约束 多目标规划函数； 根据所述有约束多目标规划函数， 计算得到与所述有约束多目标规划函数相对应的 MSVR模型； 通过粒子群优化 算法对所述MSVR模型进行参数优化处 理， 得到最优MSVR模型； 通过所述粒子群优化算法生成隧道施工参数， 使用最优MSVR模型进行计算， 最终输出 最优隧道 施工参数。 2.根据权利要求1所述的隧道施工参数优化方法， 其特征在于， 所述获取第一数据， 所 述第一数据包括基于突变理论方法对隧道场景进 行采样得到的隧道围岩塑性屈服区体积， 包括： 通过对尖点突变模型的势函数计算得 出突变特 征值； 根据突变特 征值， 建立隧道塑性区的体积增量 函数； 根据泰勒公式对所述体积增量 函数进行4次方项 展开， 得到代换后的体积增量 函数； 根据契尔恩豪森变换， 得到与所述势函数形式一致的变换后的隧道塑性 区的所述体积 增量函数； 根据所述变换后的隧道塑性 区的所述体积增量函数计算突变特征值， 判断隧道围岩是 否稳定。 3.根据权利要求1所述的隧道施工参数优化方法， 其特征在于， 所述根据第一数据， 构 建有约束 多目标规划函数， 包括： 根据采集到的隧道的混凝 土方量和钢筋用量， 建立隧道 支护优化模型； 根据拉格朗日乘子法， 对所述隧道 支护优化模型进行计算， 得到目标函数； 基于所述目标函数对所述混凝土方量和所述钢筋用量进行加权求和， 计算得出以获得 所述混凝 土方量和所述钢筋用量 最小化为目标的有约束 多目标规划函数。 4.根据权利要求1所述的隧道施工参数优化方法， 其特征在于， 所述通过粒子群优化算 法对MSVR模型进行参数优化处 理， 包括： 根据所述粒子群优化 算法对隧道参数进行初始化； 基于对所述隧道参数进行初始化的结果， 对所述MSVR模型中的隧道样本数据进行学 习， 并进行隧道样本预测， 初始化的所述结果包括： 确定粒子群规模、 迭代 次数和粒子随机 解， 每个粒子为一个所述MSVR模型， 一个所述MSVR模型包括不敏感损失系数、 惩罚系数和 RBF核的宽度系数； 根据隧道样本预测结果， 评价粒子群优化 算法中所述粒子的适应度； 根据所述粒子的适应度的计算结果， 更新所述粒子的速度和位置， 并形成新的所述 MSVR模型； 根据迭代算法， 对所述MSVR模型进行判断循环， 直到当所述MSVR模型的预测误差小于 特定值或达到了所述粒子群优化算法中所设定的最大迭代后， 完成对所述MSVR模型的迭 代， 停止计算， 输出 此时的MSVR参数， 得到最优MSVR模型。 5.一种隧道 施工参数优化装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114969900 A 2获取模块： 用于获取第一数据， 所述第一数据包括基于突变理论方法对隧道场景进行 采样得到的隧道围岩塑性屈服区体积； 构建模块： 用于根据第一数据， 构建有约束 多目标规划函数； 计算模块： 用于根据所述有约束多目标规划函数， 计算得到与所述有约束多目标规划 函数相对应的MSVR模型； 处理模块： 用于通过粒子群优化算法对所述MSVR模型进行参数优化处理， 得到最优 MSVR模型； 生成模块： 用于通过所述粒子群优化算法生成隧道施工参数， 使用最优MSVR模型进行 计算， 最终输出最优隧道 施工参数。 6.根据权利要求5所述的隧道 施工参数优化装置， 其特 征在于， 所述获取模块， 包括： 第一计算单 元： 用于通过对 尖点突变模型的势函数计算得 出突变特 征值； 建立单元： 用于根据突变特 征值， 建立隧道塑性区的体积增量 函数； 第二计算单元： 用于根据泰勒 公式对所述体积增量函数进行4次方项展开， 得到代换后 的体积增量 函数； 变换单元： 用于根据契尔恩豪森变换， 得到与所述势函数形式一致的变换后的隧道塑 性区的所述体积增量 函数； 判断单元： 用于根据所述变换后的隧道塑性区的所述体积增量函数计算突变特征值， 判断隧道围岩是否稳定 。 7.根据权利要求5所述的隧道 施工参数优化装置， 其特 征在于， 所述构建模块， 包括： 建立单元： 用于根据采集到的隧道的混凝 土方量和钢筋用量， 建立隧道 支护优化模型； 第三计算单元： 用于根据拉格朗日乘子法， 对所述隧道支护优化模型进行计算， 得到目 标函数； 第四计算单元： 用于基于所述目标函数对所述混凝土方量和所述钢筋用量进行加权求 和， 计算得出以获得所述混凝土方量和所述钢筋用量最小化为目标的有约束多目标规划函 数。 8.根据权利要求5所述的隧道 施工参数优化装置， 其特 征在于， 所述处 理模块， 包括： 处理单元： 用于根据所述粒子群优化 算法对隧道参数进行初始化； 预测单元： 用于基于对所述隧道参数进行初始化的结果， 对所述MSVR模型中的隧道样 本数据进行学习， 并进行隧道样本预测， 初始化的所述结果包括： 确定粒子群规模、 迭代 次 数和粒子随机解， 每个粒子为一个所述MSVR模 型， 一个所述MSVR模 型包括不敏感损失系数、 惩罚系数和RBF核的宽度系数； 评价单元： 用于根据隧道样本预测结果， 评价粒子群优化 算法中所述粒子的适应度； 更新单元： 用于根据 所述粒子的适应度的计算结果， 更新所述粒子的速度和位置， 并形 成新的所述MSVR模型； 循环单元： 用于根据迭代算法， 对所述MSV R模型进行判断循环， 直到当所述MSV R模型的 预测误差小于特定值或达到了所述粒子群优化算法中所设定的最大迭代后， 完成对所述 MSVR模型的迭代， 停止计算， 输出 此时的MSVR参数， 得到最优MSVR模型。 9.一种隧道 施工参数优化设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114969900 A 3