【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于隧道工程，具體涉及一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、近年來(lái)，我國(guó)的隧道工程建設(shè)逐步向圍巖地質(zhì)條件復(fù)雜的地區(qū)開展。為了降低巖體變形與坍塌等潛在工程事故對(duì)隧道施工安全的影響，需要對(duì)巖體采取合理的開挖和支護(hù)措施。巖體結(jié)構(gòu)面的三維粗糙度是評(píng)價(jià)巖體強(qiáng)度的關(guān)鍵指標(biāo)，影響對(duì)開挖及支護(hù)方案的選擇。通過對(duì)結(jié)構(gòu)面的三維形貌數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，工程師能夠準(zhǔn)確計(jì)算待開挖區(qū)域的結(jié)構(gòu)面三維粗糙度，從而更精準(zhǔn)地評(píng)估巖體強(qiáng)度，并制定更加合理的施工及支護(hù)方案。因此，對(duì)隧道待開挖區(qū)域的結(jié)構(gòu)面形貌進(jìn)行預(yù)測(cè)進(jìn)而確定結(jié)構(gòu)面的三維粗糙度，是確定支護(hù)方案從而保障施工安全的關(guān)鍵所在。
2、現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)及可視化方法多基于已開挖的結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)或半自動(dòng)方法表征，這些方法為結(jié)構(gòu)面三維粗糙度的計(jì)算提供了不同的解決方案，但是在數(shù)據(jù)利用及預(yù)測(cè)效率方面存在一些不足之處，具體表現(xiàn)在：
3、1、數(shù)據(jù)利用存在局限性：現(xiàn)有的方法在計(jì)算結(jié)構(gòu)面粗糙度時(shí)聚焦于已開挖部分的巖體結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)而忽略了待開挖部分的形貌數(shù)據(jù)，從而影響對(duì)待開挖區(qū)域巖體強(qiáng)度的判斷和巖體支護(hù)方案的確定。
4、2、模型缺乏實(shí)時(shí)更新能力：已有方法通常是針對(duì)隧道的目標(biāo)結(jié)構(gòu)面直接進(jìn)行粗糙度計(jì)算。由于現(xiàn)有關(guān)于目標(biāo)結(jié)構(gòu)面粗糙度的計(jì)算方法缺乏對(duì)已開挖和待開挖區(qū)域結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)關(guān)系的深入考慮，導(dǎo)致單個(gè)結(jié)構(gòu)面粗糙度計(jì)算的成本過高。因此，動(dòng)態(tài)利用已開挖區(qū)域的結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用于待開挖區(qū)域結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
5、所以
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決上述問題，本專利技術(shù)公開了一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，基于已開挖區(qū)域的結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)生成待開挖區(qū)域結(jié)構(gòu)面的完整形貌數(shù)據(jù)，從而為結(jié)構(gòu)面三維粗糙度預(yù)測(cè)提供準(zhǔn)確依據(jù)。
2、為達(dá)到上述目的，本專利技術(shù)的技術(shù)方案如下：
3、基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：
4、(1)使用三維激光掃描儀對(duì)隧道已開挖區(qū)域的結(jié)構(gòu)面進(jìn)行掃描并獲得其點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
5、(2)對(duì)上述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊、去噪、平滑處理；
6、(3)將處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建圖注意網(wǎng)絡(luò)從而預(yù)測(cè)待開挖結(jié)構(gòu)面的形貌數(shù)據(jù)；
7、(4)對(duì)上述形貌數(shù)據(jù)采用模型集成方法進(jìn)行優(yōu)化；
8、采用poisson表面重建方法對(duì)優(yōu)化后的形貌數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理并將其可視化。
9、進(jìn)一步地，利用拉普拉斯插值方法對(duì)步驟(1)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)對(duì)齊處理，其目標(biāo)方程為：
10、lu＝f
11、其中，l為圖拉普拉斯矩陣，表示點(diǎn)云中點(diǎn)之間的相似性和連接關(guān)系；u是經(jīng)插值處理后的點(diǎn)云值向量，表示想要求解的值；f是點(diǎn)云原始數(shù)據(jù)的向量，表示已知值。
12、進(jìn)一步地，構(gòu)建拉普拉斯矩陣的構(gòu)建表達(dá)式為：
13、
14、其中，lij表示展現(xiàn)點(diǎn)云中點(diǎn)之間的相似性和連接關(guān)系的圖拉普拉斯矩陣中第i行第j列的元素。
15、進(jìn)一步地，使用統(tǒng)計(jì)濾波進(jìn)行點(diǎn)云去噪，其表達(dá)式為：
16、di＞μ+ασ
17、其中，di是點(diǎn)云中點(diǎn)坐標(biāo)矢量pi的平均最近鄰距離；μ是所有點(diǎn)的平均最近鄰距離；α是一個(gè)自定義的閾值參數(shù)，用于控制離群點(diǎn)的判定標(biāo)準(zhǔn)，常見取值為1～3；σ為所有點(diǎn)的平均最近鄰距離的標(biāo)準(zhǔn)差。
18、進(jìn)一步地，所述點(diǎn)云中點(diǎn)坐標(biāo)矢量pi的平均最近鄰距離di的計(jì)算方法為：
19、
20、其中，pi，pj均為點(diǎn)云中的點(diǎn)坐標(biāo)矢量，k為最近鄰的數(shù)量，對(duì)于高密度點(diǎn)云可取1～5。
21、進(jìn)一步地，使用高斯平滑濾波進(jìn)行點(diǎn)云平滑處理，其表達(dá)式為
22、
23、其中，pi′為高斯平滑濾波后的點(diǎn)pi的坐標(biāo)；wij為權(quán)重，表示點(diǎn)pj對(duì)點(diǎn)pi的影響程度，n代表點(diǎn)云中的總點(diǎn)數(shù)。
24、進(jìn)一步地，通過構(gòu)建鄰接矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)的功能。
25、進(jìn)一步地，構(gòu)建圖注意力網(wǎng)絡(luò)圖注意力層的輸出表示為：
26、
27、其中，hi′為節(jié)點(diǎn)i的輸出特征；hj為節(jié)點(diǎn)j的輸入特征；σ為非線性激活函數(shù)；為節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，w為可訓(xùn)練的權(quán)重矩陣，αij為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的注意力權(quán)重。
28、進(jìn)一步地，所述圖注意力網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的輸出層表示為：
29、z＝hwo+bo
30、其中，z為網(wǎng)絡(luò)的輸出；h為圖注意力網(wǎng)絡(luò)的輸出特征矩陣；wo為輸出層的權(quán)重矩陣；bo為輸出層的偏置向量。
31、進(jìn)一步地，基于現(xiàn)有隧道已開挖區(qū)域的結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云數(shù)據(jù)及相似工程的結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)圖注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試并采用模型集成方法進(jìn)行優(yōu)化。
32、進(jìn)一步地，使用possion表面重建方法進(jìn)行網(wǎng)格化的表達(dá)式為：
33、
34、其中，f表示目標(biāo)函數(shù)，是f的拉普拉斯算子，v是法向量場(chǎng)。
35、本專利技術(shù)的有益效果是：
36、1、本專利技術(shù)綜合使用拉普拉斯插值方法、統(tǒng)計(jì)濾波和高斯平滑濾波對(duì)結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云進(jìn)行處理。拉普拉斯插值方法能夠?qū)崿F(xiàn)高精度和連續(xù)性的三維坐標(biāo)對(duì)齊，從而更好地處理復(fù)雜點(diǎn)云數(shù)據(jù)并減少計(jì)算負(fù)擔(dān)；統(tǒng)計(jì)濾波通過鄰域分析有效去除噪聲，從而保留原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的有效信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；高斯平滑濾波通過卷積操作平滑數(shù)據(jù)曲面，消除高頻噪聲，達(dá)到增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可視化效果。將以上方法進(jìn)行結(jié)合，提高了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的質(zhì)量、精度和直觀性，增強(qiáng)了巖石結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而增強(qiáng)了結(jié)構(gòu)面粗糙度計(jì)算的精確程度，為工程安全保障和施工效率提升提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
37、2、本專利技術(shù)將處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建圖注意網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行形貌數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，相比傳統(tǒng)方式具有顯著的優(yōu)勢(shì)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)能夠保留數(shù)據(jù)的幾何和拓?fù)湫畔ⅲ瑥亩暾乇磉_(dá)三維形貌特征。圖注意網(wǎng)絡(luò)不僅可以自適應(yīng)分配節(jié)點(diǎn)的重要性權(quán)重、捕捉局部和全局的結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)，從而提高預(yù)測(cè)的精度和魯棒性；在適應(yīng)巖石結(jié)構(gòu)面的復(fù)雜性和不規(guī)則性的同時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性和并行計(jì)算能力，滿足不同工況及地質(zhì)情況下對(duì)待開挖結(jié)構(gòu)面實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的算力要求。同時(shí)，通過實(shí)時(shí)補(bǔ)充已開挖結(jié)構(gòu)面的形貌數(shù)據(jù)不斷更新圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)待開挖區(qū)域結(jié)構(gòu)面形貌數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)中樣本數(shù)量的增加，預(yù)測(cè)效果則變得更好。綜合來(lái)看，該方法不僅提升了對(duì)巖石結(jié)構(gòu)面特征的識(shí)別和預(yù)測(cè)能力，還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理的效率和精度，為工程應(yīng)用提供了智能解決方案。
38、3、本專利技術(shù)中圖注意力網(wǎng)絡(luò)方法采用模型集成進(jìn)行結(jié)果優(yōu)化，并使用possion表面重建方法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化。由于基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型可生成多個(gè)概率較高的結(jié)構(gòu)面形貌預(yù)測(cè)結(jié)果，通過模型集成方法，獲取多種初步預(yù)測(cè)結(jié)果并通過加權(quán)計(jì)算與投票機(jī)制確定最終的預(yù)測(cè)結(jié)果，降低本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于：利用拉普拉斯插值方法對(duì)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)對(duì)齊處理，其目標(biāo)方程為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，構(gòu)建拉普拉斯矩陣的表達(dá)式為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，使用統(tǒng)計(jì)濾波進(jìn)行點(diǎn)云去噪，其表達(dá)式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述點(diǎn)云中點(diǎn)坐標(biāo)矢量pi的平均最近鄰距離di的計(jì)算方法為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，使用高斯平滑濾波進(jìn)行點(diǎn)云平滑處理，其表達(dá)式為
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過構(gòu)建鄰接矩陣將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)，并依據(jù)該圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建圖注意力網(wǎng)絡(luò)圖注
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述圖注意力網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的輸出層表示為：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，基于現(xiàn)有隧道已開挖區(qū)域的結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云數(shù)據(jù)及相似工程的結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)圖注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試并采用模型集成方法進(jìn)行優(yōu)化。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，使用Possion表面重建方法進(jìn)行網(wǎng)格化的表達(dá)式為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于：利用拉普拉斯插值方法對(duì)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)對(duì)齊處理，其目標(biāo)方程為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，構(gòu)建拉普拉斯矩陣的表達(dá)式為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，使用統(tǒng)計(jì)濾波進(jìn)行點(diǎn)云去噪，其表達(dá)式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述點(diǎn)云中點(diǎn)坐標(biāo)矢量pi的平均最近鄰距離di的計(jì)算方法為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的隧道圍巖結(jié)構(gòu)面形貌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張琦，郭豐赫，裴越超，李建春，郭笑康，劉藝舟，倪文東，楊函，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：東南大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
還沒有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。