基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法
申请号:CN202510934479
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120671264A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习双层优化的盾构隧道参数化三维建模方法,包括:通过全局策略网络输入规划线路参数,输出管片设计参数;根据管片设计参数和规划线路构建排版设计空间;顺序决策网络基于排版空间状态输出下一环管片位置;通过计算管片轴线与设计线路的偏差值确定奖惩值,训练顺序决策层网络;迭代循环完成线路排版并计算累计奖惩值;依据累计奖惩值训练全局参数层网络并更新全局参数,未收敛时重复上述过程,直至达到收敛条件,最终得到优化的管片参数和排版,并构建三维模型。本发明实现了管片设计与排版的双层优化,提高了设计效率,降低了线路偏差。
技术关键词
盾构隧道 排版 参数化三维建模 网络 线路 规划 三维模型 拼装管片 决策 纵向螺栓 策略 偏差 曲线 序列 方程 坐标 节点 直线 线型