李林峰
- 作品数：63 被引量：27H指数：3
- 供职机构：北京交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学交通运输工程自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 用于隧道掘进卡机预测的数据处理方法和装置
- 本申请公开了一种用于隧道掘进卡机预测的数据处理方法和装置。该方法包括：通过获取掘进施工数据；对掘进施工数据进行基于物理模型的构建处理，得到第一掘进施工模型数据和第二掘进施工模型数据；对第一掘进施工模型数据和第二掘进施工模...
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- 用于岩体参数预测的数据处理方法和装置
- 本申请公开了一种用于岩体参数预测的数据处理方法和装置。该方法包括：获取待处理数据；对所述待处理数据进行基于数据分析的预处理，得到掘进特征数据；基于预设的岩体参数预测模型对所述掘进特征数据进行岩体参数预测处理，得到目标岩体...
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- 盾构隧道穿越基岩凸起地层处治及掘进技术研究
- 2024年
- 随着我国盾构隧道建设规模的提升,盾构隧道修建所面临的特殊不良地层种类也日益繁多,其中当盾构穿越基岩凸起地层时,掘进效率明显降低,因此合理的处治和掘进措施是保证盾构安全高效通过的关键。本文依托厦门轨道交通3号线洪~林盾构区间工程,针对上述问题,采用现场试验和数理统计分析方法,研究区间线路优化措施,在此基础上对比基岩凸起地层预处理方法,并分析基岩凸起地层毫秒延时爆破关键技术及参数,对线路未预处理段,开展掘进参数变化规律和分布特征研究,结果表明:隧道轨面最低点的抬升高度与爆破量基本成线性关系,抬升1.5~2.0m能够大幅降低爆破量,减少爆破施工难度及爆破施工范围,有效的避开了隧道底部高强度岩石;合理布置炮孔、爆破网路及爆破方法,能有效破碎基岩,保证盾构安全掘进;当盾构穿越基岩凸起地层时宜采用小推力、大扭矩,研究成果可为类似工程提供参考和借鉴。
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- 关键词：盾构隧道掘进参数
- 公路隧道富水段可排水止水带应用浅析被引量：2
- 2021年
- 针对隧道细部结构渗漏水问题,依托广州市南昆山隧道工程,对止水带结构进行优化设计和验算,对现场原设计止水带与优化后止水带进行了对比试验。结果表明:优化后的止水带满足安全使用的要求;试验段二衬混凝土表面干燥无渗水发生,外管无水流出,防水效果良好。优化后的止水带提高了细部结构的防排水能力,工程实践中保证了防水效果,具有较好的工程实践价值。
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- 关键词：隧道止水带渗漏水
- 隧道支护结构
- 本申请公开了一种隧道支护结构，所述结构包括：初支拱架结构，其对隧道全断面进行支护，所述初支拱架结构由均匀布设的多个拱架组成；多个锁脚锚杆，其对所述初支拱架结构进行支撑固定，在初支拱架结构的两侧分别搭接所述锁脚锚杆；多个纵...
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- 面向临床决策支持的人工智能关键技术研究
- 临床决策支持系统(Clinical Decision Support System, CDSS)有着重要的社会价值。国家在《“健康中国2030”规划纲要》和《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》中都明确要求研发基于人...
- 李林峰
- 关键词：临床决策支持系统人工智能自然语言处理
- 基于渣土分析的围岩参数预测方法及装置
- 本申请公开了一种基于渣土分析的围岩参数预测方法及装置，本申请方法包括获取多个渣土图像，所述渣土图像为掘进机对围岩单次掘进采集到的渣土的图像信息；对每个渣土图像进行图像识别，得到每个渣土图像对应的渣土特征参数，所述渣土特征...
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- 用于隧道掘进岩体参数预测的数据处理方法和装置
- 本申请公开了一种用于隧道掘进岩体参数预测的数据处理方法和装置。该方法包括：通过获取待预测隧道运行数据，待预测隧道运行数据为掘进设备在隧道待预测岩体中掘进运行的数据，根据隧道掘进岩体参数预测模型对待预测隧道运行数据进行岩体...
- 谭忠盛周振梁李宗林李林峰郑修和赵金鹏
- 一种针对隧道围岩的TBM分级方法及装置
- 本发明提供了一种针对隧道围岩的TBM分级方法及装置，所述方法一具体实施方式包括：首先，获取待测围岩对应的磨蚀性指数和单轴抗压强度，以及TBM采集所述待测围岩时的现场贯入度指数和扭矩贯入度指数；其次，基于待测围岩对应的磨蚀...
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- 基于TBM振动监测的围岩参数感知技术研究被引量：1
- 2025年
- TBM破岩振动与掌子面在掘岩体状态密切相关。为探究TBM振动应用在围岩感知领域的可行性,以新疆某TBM隧道工程为例,采集不同围岩条件下的TBM主梁振动信号,采用小波阈值方法进行信号降噪,从时域、频域和时频角度分析不同围岩类别下的振动信号特征,并选取与岩石单轴饱和抗压强度(UCS)和岩体体积节理数(Jv)相关性最高的5项振动特征指标建立围岩参数感知数据集,在此基础上分别开发了BP神经网络模型和SVM模型,最终通过验证集和测试集数据对模型的感知效果进行验证和对比。研究结果表明:采用小波阈值降噪方法降噪后振动峰值及平均值与围岩类别的相关性分别提高了7.56%和12.20%。整体来看,TBM破岩振动能量主要集中在低频范围,而随围岩类别由Ⅳ类到Ⅱ类,振动强度和振幅逐渐增加且高频成分的能量占比逐渐增大。在26项振动特征参数中,平均值、峰峰值、峭度、重心频率和均方根频率与围岩参数的相关性最高,Pearson相关系数都在0.7以上。模型测试发现BP神经网络模型对UCS和Jv的预测误差分别少于2%和8%,相比SVM模型同比减少50%和53%,预测效果更好。研究结果可为TBM施工围岩参数实时感知技术创新提供借鉴和参考。
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- 关键词：TBM信号降噪
