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龙图腾网获悉中铁开发投资集团有限公司申请的专利基于智能算法的盾构下穿既有隧道变形优化方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119760819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411646090.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于智能算法的盾构下穿既有隧道变形优化方法及设备是由陈礼博;陶赞旭;陈鹏飞;姚琛;张明书;杨军伟;吴贤国;曹源;王军辉设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能算法的盾构下穿既有隧道变形优化方法及设备在说明书摘要公布了：本发明属于盾构施工控制技术领域，并具体公开了一种基于智能算法的盾构下穿既有隧道变形优化方法及设备。包括：建立指标体系，构建样本数据集；建立基于BO‑CNN‑threelayerLSTM的隧道衬砌顶部横向和竖向变形、隧道衬砌顶部横向和竖向变形速率的预测模型；将预测模型所得的非线性映射关系函数作为目标优化适应度函数，构建多目标优化模型，提出变形最小情况下，施工参数设置建议范围。本发明可实现对隧道隧道衬砌顶部横向和竖向变形、隧道衬砌顶部横向和竖向变形速率等多目标优化，使优化结果可作为盾构近接隧道施工参数调控及既有隧道变形调控的有效工具。

本发明授权基于智能算法的盾构下穿既有隧道变形优化方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于智能算法的盾构下穿既有隧道变形优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，确定盾构近接隧道施工阶段不同近接段，引起隧道变形的敏感因素，建立指标体系，采集盾构掘进过程中的实际监测数据，构建样本数据集； 步骤二，建立基于BO-CNN-threelayerLSTM的隧道衬砌顶部横向和竖向变形、隧道衬砌顶部横向和竖向变形速率的预测模型，并采用所述样本数据集对所述预测模型进行训练，以获取隧道衬砌顶部横向和竖向变形、隧道衬砌顶部横向和竖向变形的非线性映射关系函数； 步骤三，将所述非线性映射关系函数作为目标优化适应度函数，构建基于BO-CNN-threelayerLSTM-NSGA-Ⅲ的多目标优化模型，以提出最优盾构管片参数设置建议值； 步骤三包括以下步骤： 31确定适应度函数，将所述非线性映射关系函数作为目标优化适应度函数： ming1＝minBO-CNN-threelayerLSTMregressionXi ming2＝minBO-CNN-threelayerLSTMregressionXi ming3＝minBO-CNN-threelayerLSTMregressionXi ming4＝minBO-CNN-threelayerLSTMregressionXi 式中，Xi表示土仓压力、刀盘转速、刀盘转矩、推进速度、总推力、螺旋机速度、螺旋机转矩、注浆压力、工作面到新旧隧道交叉轴线的水平距离，ming1为拱顶水平位移目标函数，ming2为拱顶竖向位移目标函数，ming3为拱顶竖向位移变形速率目标函数，ming4为拱顶水平位移变形速率目标函数； 32确定约束范围，根据工程要求和项目已有数据对目标决策参数的取值设定约束条件： 其中，和分别表示输入参数取值的下限和上限； 33利用NSGA-Ⅲ算法来实现盾构近接下穿施工引起的既有隧道变形多目标优化调控及施工参数优化问题。

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