JP2022143626A - 初期掘進用汎用学習済みモデル - Google Patents
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Abstract
Description
11 クラウドサーバ
12 LAN
13 パーソナルコンピュータ
14 ディスプレイ
20 シールド掘進機
20a 回転カッター
20b シールドジャッキ
20c スキンプレート
20d エレクター装置
20e セグメント
21 掘進計画延長線
22 学習領域
N~N+5,N-1~N-5 リング
Claims (7)
- シールド掘進管理システムから送られる施工計測データを教師データとする人工知能による機械学習によって作成される、他のシールド施工現場の初期掘進領域において使用可能な初期掘進用汎用学習済みモデルであって、
掘進方向後方側の一又は複数のリングを施工した際の前記施工計測データを説明変数とし、掘進方向前方側の所定のリングを施工する際のシールド掘進機の先端の偏差を目的変数として、人工知能による機械学習によって作成されたものとなっており、
且つ説明変数となる前記施工計測データのうちの、シールド掘進機の構造又は機械設備の性能に関する所定のデータが、正規化されたものとなっている初期掘進用汎用学習済みモデル。 - 前記施工計測データのうちの、正規化されたシールド掘進機の前記機械設備の性能に関する前記所定のデータは、前記機械設備を使用しない状態を0、前記機械設備を最大の性能で使用する状態を1として、0から1の間で推移する値によるデータを含んでいる請求項1記載の初期掘進用汎用学習済みモデル。
- シールド掘進機が中折れジャッキを備えている場合に、前記施工計測データのうちの、正規化されるシールド掘進機の構造又は機械設備の性能に関する前記所定のデータは、中折れジャッキのジャッキストローク、及び中折れ角度に関するデータを含んでいる請求項2記載の初期掘進用汎用学習済みモデル。
- 前記施工計測データのうちの正規化されたデータは、シールド掘進機の構造又は機械設備の性能に関する所定のデータから、特徴量エンジニアリングを介して正規化されたデータを含んでいる請求項1記載の初期掘進用汎用学習済みモデル。
- 前記特徴量エンジニアリングを介して正規化されたデータは、水平方向のカッタ面の傾き、垂直方向のカッタ面の傾き、水平方向のモーメント、垂直方向のモーメント、水平方向の余掘量、垂直方向の余掘量、又は方向付きトルクに関するデータのうち1又は2以上を含んでいる請求項4記載の初期掘進用汎用学習済みモデル。
- 前記機械学習が、サポートベクターマシンをアルゴリズムとするニューラルネットワークによる機械学習である請求項1~5のいずれか1項記載の初期掘進用汎用学習済みモデル。
- 目的変数となるシールド掘進機の先端の偏差が、水平偏差、垂直偏差、及び方向偏差である請求項1~6のいずれか1項記載の初期掘進用汎用学習済みモデル。
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