申请/专利权人：中铁二十三局集团第一工程有限公司

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117763665A

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13;G06F30/27;G06N3/048;G06N3/08;G06F119/14;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明属于隧道通风系统技术领域，公开了一种VI级围岩隧道高地热智能通风设计方法及系统，方法包括：S1，基于VI级围岩隧道的施工要求和通风需求选取通风设备；S2，采集通风过程中隧道的现场数据，构建训练样本集；S3，将训练样本集输入RBF神经网络，并选取所述隐含层的激活函数；S4，计算所述RBF神经网络输出层结果，获取测试需风量；S5，选取损失函数，对所述RBF神经网络调参，获取完备的RBF神经网络模型；S6，获取实时需风量，调整所述通风设备的工作频率；S7，建立隧道的瞬态温度场的传热模型，设计并选择工况为隧道降温。本发明基于RBF神经网络快速反馈隧道实时需风量，根据所述实时需风量调整风机工作频率，在保证通风效果的同时不会浪费通风资源。

主权项：1.一种VI级围岩隧道高地热智能通风设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1，基于VI级围岩隧道的施工要求和通风需求选取通风设备；所述通风设备的工作参数在模拟通风时满足规范要求；S2，启动所述通风设备，并采集通风过程中隧道的现场数据，所述现场数据包括粉尘因素、空气速度、温度和需风量真值，基于所述现场数据构建训练样本集；S3，将所述训练样本集输入RBF神经网络作为RBF神经网络的输入层，并基于所述训练样本集选取所述RBF神经网络的隐含层的激活函数；S4，根据所述激活函数计算所述RBF神经网络在输出层的结果，获取测试需风量；S5，选取损失函数，并基于所述测试需风量对所述RBF神经网络调参，获取完备的RBF神经网络模型；S6，根据所述完备的RBF神经网络模型获取实时需风量，调整所述通风设备的工作频率，使所述通风设备在实际工作时的送风量满足所述实时需风量；S7，建立隧道的瞬态温度场的传热模型并基于所述通风设备的工作参数设置边界条件，根据传热模型内温度变化设计并选择工况为隧道降温，使隧道内气温满足规范要求。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中铁二十三局集团第一工程有限公司 一种VI级围岩隧道高地热智能通风设计方法及系统

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