一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法

本发明涉及工程监测与管理，具体为一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法。

背景技术：

1、地铁在运营阶段，列车行驶时的轮轨系统和动力系统产生振动荷载，这种荷载通常对地铁隧道结构本身以及周围土体产生不利影响。在长期、往复循环的地铁行车振动荷载作用下，粉土隧道将发生不同程度的变形与下沉，甚至会导致地铁隧道沿线区域内产生显著的地面沉降，通过及早检测振动引起的问题，可以采取预防措施，减少事故的风险，因此，提出一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，能够监测振动荷载引起的隧道变形和下沉，确保地铁系统安全运行。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，包括以下步骤：

3、s1、使用传感器收集隧道的实时数据；

4、s2、将实时数据上传到云平台；

5、s3、建立数字孪生模型，用于模拟隧道的物理特性；

6、s4、同步传感器实时数据到数字孪生模型；

7、s5、使用机器学习算法对实时数据进行分析。

8、优选的，所述传感器包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。

9、优选的，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。

10、优选的，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。

11、优选的，方法还包括将历史数据用于训练机器学习模型，以实现隧道的状态预测和分析。

12、本发明提供一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，包括：

13、传感器网络，用于收集隧道的实时数据；

14、云平台，用于接收和存储实时数据；

15、数字孪生模型，用于模拟隧道的物理特性和实时数据同步；

16、机器学习模块，用于预测隧道的状态。

17、优选的，所述传感器网络包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。

18、优选的，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。

19、优选的，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。

20、优选的，系统还包括实时监控模块，用于实时显示数字孪生模型的状态，并在发现可能会出现严重变形或下沉时触发警报通知相关人员。

21、本发明提供了一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法。具备以下有益效果：

22、1、本发明通过建立三维隧道模型，并根据传感器网络的实时数据进行三维模型同步调整，可以更精确地模拟隧道的实际情况，从而提高了隧道维护和管理的效率，同时通过机器学习预测潜在问题减少事故风险和地铁运营中断，以提供更安全和可靠的地铁隧道运营。

23、2、本发明系统能够提供实时隧道状态的监测，以确保地铁隧道的安全性和可靠性，且通过机器学习模块能够提前识别潜在问题，如变形和下沉，以便及早采取措施，降低事故风险，通过分析实时数据，维护团队可以根据需要进行维护和修复，而不是按照固定的时间表，降低了维护成本。另外，数字孪生模型的使用使得可以更精确地模拟隧道的实际情况，从而提高了隧道维护和管理的效率。

技术特征：

1.一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述传感器包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。

3.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。

4.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。

5.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，还包括将历史数据用于训练机器学习模型，以实现隧道的状态预测和分析。

6.一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，基于如权利要求1-5任一项所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，其特征在于，所述传感器网络包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。

8.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，其特征在于，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。

9.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，其特征在于，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。

10.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，其特征在于，还包括实时监控模块，用于实时显示数字孪生模型的状态，并在发现可能会出现严重变形或下沉时触发警报通知相关人员。

技术总结
本申请涉及工程监测与管理领域，公开了一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，包括以下步骤：S1、使用传感器收集隧道的实时数据；S2、将实时数据上传到云平台；S3、建立数字孪生模型，用于模拟隧道的物理特性；S4、同步传感器实时数据到数字孪生模型；S5、使用机器学习算法对实时数据进行分析。本发明通过建立三维隧道模型，并根据传感器网络的实时数据进行三维模型同步调整，可以更精确地模拟隧道的实际情况，从而提高了隧道维护和管理的效率，同时通过机器学习预测潜在问题减少事故风险和地铁运营中断，以提供更安全和可靠的地铁隧道运营。

技术研发人员：顾展飞,胡贺鹏,张天旗,岳玮琦,曲啸,孙敏,顾孟微,张航,余昂
受保护的技术使用者：郑州航空工业管理学院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22