【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程监测与管理，具体为一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法。
技术介绍
1、地铁在运营阶段，列车行驶时的轮轨系统和动力系统产生振动荷载，这种荷载通常对地铁隧道结构本身以及周围土体产生不利影响。在长期、往复循环的地铁行车振动荷载作用下，粉土隧道将发生不同程度的变形与下沉，甚至会导致地铁隧道沿线区域内产生显著的地面沉降，通过及早检测振动引起的问题，可以采取预防措施，减少事故的风险，因此，提出一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，能够监测振动荷载引起的隧道变形和下沉，确保地铁系统安全运行。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，包括以下步骤：
3、s1、使用传感器收集隧道的实时数据；
4、s2、将实时数据上传到云平台；
5、s3、建立数字孪生模型，用于模拟隧道的物理特性；
6、s4、同步传感器实时数据到数字孪生模型；
7、s5、使用机器学习算法对实时数据进行分析。
8、优选的，所述传感器包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。
9、优选的，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。
10、优选的，所述机器学习
11、优选的，方法还包括将历史数据用于训练机器学习模型，以实现隧道的状态预测和分析。
12、本专利技术提供一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，包括：
13、传感器网络，用于收集隧道的实时数据；
14、云平台，用于接收和存储实时数据；
15、数字孪生模型，用于模拟隧道的物理特性和实时数据同步；
16、机器学习模块，用于预测隧道的状态。
17、优选的，所述传感器网络包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。
18、优选的，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。
19、优选的，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。
20、优选的，系统还包括实时监控模块，用于实时显示数字孪生模型的状态，并在发现可能会出现严重变形或下沉时触发警报通知相关人员。
21、本专利技术提供了一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法。具备以下有益效果：
22、1、本专利技术通过建立三维隧道模型，并根据传感器网络的实时数据进行三维模型同步调整，可以更精确地模拟隧道的实际情况，从而提高了隧道维护和管理的效率，同时通过机器学习预测潜在问题减少事故风险和地铁运营中断，以提供更安全和可靠的地铁隧道运营。
23、2、本专利技术系统能够提供实时隧道状态的监测，以确保地铁隧道的安全性和可靠性，且通过机器学习模块能够提前识别潜在问题，如变形和下沉，以便及早采取措施，降低事故风险，通过分析实时数据，维护团队可以根据需要进行维护和修复，而不是按照固定的时间表，降低了维护成本。另外，数字孪生模型的使用使得可以更精确地模拟隧道的实际情况，从而提高了隧道维护和管理的效率。
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1.一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述传感器包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。
3.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。
4.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。
5.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，还包括将历史数据用于训练机器学习模型，以实现隧道的状态预测和分析。
6.一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，基于如权利要求1-5任一项所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的
8.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，其特征在于，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。
9.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，其特征在于，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。
10.根据权利要求6所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，其特征在于，还包括实时监控模块，用于实时显示数字孪生模型的状态，并在发现可能会出现严重变形或下沉时触发警报通知相关人员。
...【技术特征摘要】
1.一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述传感器包括振动传感器、位移传感器和压力传感器，用于捕捉隧道的振动、位移和压力物理状态数据。
3.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括高精度的三维隧道模型，用于模拟隧道的所有物理特性和表面特征。
4.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，所述机器学习算法包括深度学习神经网络、支持向量机或回归模型。
5.根据权利要求1所述的一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测方法，其特征在于，还包括将历史数据用于训练机器学习模型，以实现隧道的状态预测和分析。
6.一种振动荷载对粉土隧道区域变形下沉的检测系统，基...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾展飞，胡贺鹏，张天旗，岳玮琦，曲啸，孙敏，顾孟微，张航，余昂，
申请(专利权)人：郑州航空工业管理学院，
类型：发明
国别省市：
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