โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์โดย เพิ่มปัจจัยชนิดของหัวเจาะตามการประดิษฐ์นี้ ได้ทำการพัฒนาขึ้นเพื่อให้มีความเหมาะสมกับการ ก่อสร้างอุโมงค์ในสภาพชนิดของหัวเจาะที่มีความแตกต่างกันของผู้ผลิต โดยสามารถที่จะสร้าง ความสัมพันธ์ของปัจจัยที่มีผลต่อการทรุดตัวที่มีความซับซ้อนสู่การพยากรณ์ค่าการทรุดตัวของผิว ดินได้ A neural network for forecasting subsurface subsidence from tunneling by Add the type factor of the drill bit according to this invention. Has been developed to be suitable for Tunnel construction under different manufacturers' conditions By being able to create The relationship between complex subsidence factors to predict subsidence of subsidence.
Claims (2)
1. โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์ โดยเพิ่มปัจจัยชนิดของหัวเจาะจะประกอบไปด้วย 14 หน่วยย่อยในชั้นรับข้อมูล มีชั้นแฝง 1 ชั้น มี หน่วยย่อยอยู่ 20 หน่วยย่อยในชั้นแฝง และรอบการคำนวณ 2,000 รอบ ซึ่งจะถือว่าโครงข่ายมีความ เหมาะสมที่จะสามารถนำมาใช้ในการพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินที่เกิดขึ้นจากการขุดเจาะ อุโมงค์ที่ใช้หัวเจาะแบบปรับแรงดินสมดุลที่มีความแตกต่างกันของผู้ผลิต1. Neural network for forecasting subsurface subsidence from tunnel drilling. By increasing the type of factor, the drill consists of 14 subunits in the input layer, 1 latent layer, 20 subunits in the latent layer. And 2,000 calculation cycles, which will be considered that the network has It is appropriate to predict the subsurface subsidence that occurs from drilling. Tunnel with soil-balanced drill head, different from the manufacturer.2. โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์ โด2. Neural network for forecasting subsurface subsidence from tunneling
TH801002991A2008-06-12
Neural networks for predicting subsurface subsidence from tunneling by increasing the drill head type factor.
TH97874A
(en)
Method for assessing the performance of a drill bit configuration, and for comparing the performance of different drill bit configurations for drilling
Methods for developing hydrocarbons from a rock formation rich in organic compost, from subsurface formation in a developing area and from oil shale formation to minimize the environmental impact on a hydrocarbon development area and to minimize unpolyzed oil shale in a subsurface formation.
method of planning a underground forming sampling operation, method of controlling a underground forming sampling operation, method of controlling a drilling operation for an underground formation, and method of sampling during the drilling operation.