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基于数字孪生的高海拔隧道衬砌开裂风险监测方法及系统

申请号: CN202410026178.7
申请人: 深圳大学; 中国国家铁路集团有限公司
更新日期: 2026-03-17

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于数字孪生的高海拔隧道衬砌开裂风险监测方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410026178.7
申请日 2024/1/9
公告号 CN117556521A
公开日 2024/2/13
IPC主分类号 G06F30/13
权利人 深圳大学; 中国国家铁路集团有限公司
发明人 刘伟; 易鹏; 陈湘生; 刘翰林; 陈乾; 杜航宇
地址 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号; 北京市海淀区复兴路10号

摘要文本

本发明公开一种基于数字孪生的高海拔隧道衬砌开裂风险监测方法及系统,涉及隧道智能建造领域,根据目标隧道三维点云数据建立目标隧道有限元模型,并进行分析确定目标隧道的开裂风险区域;并根据开裂风险区域的每一结构单元的时间‑空间数据和传感器监测数据中的高海拔环境信息应用物理信息神经网络模型,得出每一结构单元的预测响应数据;并采用加权平均算法计算开裂风险系数,评估开裂风险等级。本发明结合三维点云扫描、有限元力学仿真和传感器实时监测,基于物理信息神经网络建立了隧道衬砌开裂的监测评估机制,提高了现有隧道监测运维的效率和隧道结构的可靠性,反映了隧道智能化监测的发展趋势。

专利主权项内容

1.一种基于数字孪生的高海拔隧道衬砌开裂风险监测方法,其特征在于,所述方法包括:根据目标隧道三维点云数据建立目标隧道有限元模型,并在所述目标隧道有限元模型中导入高海拔环境对混凝土性能演变的影响规律;对所述目标隧道有限元模型进行分析确定目标隧道的开裂风险区域,并获取所述开裂风险区域的传感器监测数据;所述传感器监测数据是基于在所述开裂风险区域布置的分布式传感器网络获取的;将所述开裂风险区域的每一结构单元的时间-空间数据和所述传感器监测数据中的高海拔环境信息输入至物理信息神经网络模型,得出所述开裂风险区域的每一结构单元的预测响应数据;所述预测响应数据包括应力、应变和混凝土内外温度差;根据每一结构单元的所述预测响应数据采用加权平均算法计算所述开裂风险区域的开裂风险系数,并根据所述开裂风险系数评估所述开裂风险区域的开裂风险等级。