JP7492482B2 - シールド掘進機の掘進予測モデル - Google Patents
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Landscapes
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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 (5)
- シールド掘進工法において、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して、人工知能による機械学習によって作成される、シールド掘進機の先端の偏差を予測する掘進予測モデルであって、
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り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に含まれる、基準位置の両側に可動する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は、基準位置の両側に可動範囲を有する前記施工計測データとして、前胴のピッチング角、前胴のローリング角、後胴のピッチング角、又は後胴のローリング角のデータのうちの、1又は2以上を含んでおり、これらのデータは、正規化後の基準位置を0.0とし、基準位置の一方側の最大可動範囲を-0.5、基準位置の他方側の最大可動範囲を+0.5として、最小値と最大値との差を1.0とする、正規化されたデータとなっているシールド掘進機の掘進予測モデル。 - 説明変数となる前記施工計測データは、シールド掘進機の機械設備の性能に関するデータとして、機械設備を使用しない状態を0、機械設備を最大の性能で使用する状態を1とし、0から1の間で推移する値による正規化されたデータを含んでいる請求項1記載のシールド掘進機の掘進予測モデル。
- 前記基準位置の両側に可動する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は、特徴量エンジニアリングによって合成学習データとして変換された、方向付きトルクのデータを含んでいる請求項1記載のシールド掘進機の掘進予測モデル。
- 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1~3のいずれか1項記載のシールド掘進機の掘進予測モデル。
- 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1~4のいずれか1項記載のシールド掘進機の掘進予測モデル。
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