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쉴드 TBM의 순굴진속도 예측 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019022789
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 쉴드 TBM의 순굴진속도 예측 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 기 시공된 복수의 현장 각각에 대응하여, 상기 현장에 대해 계측된 복수의 지반 인자 및 쉴드 TBM의 현장 관입 지수를 저장한 데이터베이스와, 상기 복수의 지반 인자에 대응하는 좌표점을 입력 벡터 공간에 투영하여 상기 현장 각각의 좌표점을 복수의 군집으로 퍼지 클러스터링하는 클러스터링부와, 상기 퍼지 클러스터링에 의한 소속 함수를 기초로 구축되는 적응형 뉴로 퍼지 신경망의 입력 노드와 출력 노드에 각각 상기 복수의 지반 인자와 상기 현장 관입 지수를 적용하여, 상기 신경망을 학습시키는 신경망 학습부, 및 시공 대상 현장에 대해 획득한 복수의 지반 인자를 상기 학습된 신경망에 입력시켜 상기 시공 대상 현장에 대한 현장 관입 지수를 예측하는 예측부를 포함하는 쉴드 TBM의 순굴진속도 예측 장치를 제공한다. 본 발명에 의하면, 과거 시공 현장에서 획득된 지반 인자들 및 쉴드 TBM의 현장 관입 지수를 적응형 뉴로 퍼지 신경망에서 훈련시켜 구축한 ANFIS 훈련 모델을 이용하여, 시공대상 현장의 지반 데이터만으로 현장 관입 지수를 쉽게 예측하고, 나아가 이를 토대로 쉴드 TBM의 순굴진속도를 신뢰성 있게 예측할 수 있어, 시공대상 현장에 필요한 공사비 및 공사 시간의 예측 오차를 크게 줄일 수 있다.
Int. CL G06Q 10/04 (2012.01.01) E21D 9/06 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06Q 10/04(2013.01) G06Q 10/04(2013.01) G06Q 10/04(2013.01)
출원번호/일자 1020170049843 (2017.04.18)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1967978-0000 (2019.04.04)
공개번호/일자 10-2018-0116922 (2018.10.26) 문서열기
공고번호/일자 (20190410) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.04.18)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송기일 대한민국 인천광역시 연수구
2 이항로 대한민국 인천광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.04.18 수리 (Accepted) 1-1-2017-0379187-96
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.09.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.11.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0160438-07
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.02.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0107111-62
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.04.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0351723-59
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.04.09 수리 (Accepted) 1-1-2018-0351722-14
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.08.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0586328-18
9 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2018.10.01 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0966781-44
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.10.01 수리 (Accepted) 1-1-2018-0966782-90
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.11.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0751051-04
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.12.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-1285348-82
13 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.12.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1285349-27
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
15 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2019.04.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0242748-47
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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기 시공된 복수의 현장 각각에 대해, 상기 현장에 대응하여 계측된 복수의 지반 인자 및 쉴드 TBM의 현장 관입 지수(FPI)를 저장한 데이터베이스;상기 현장 별로 상기 복수의 지반 인자에 대응하는 하나의 좌표점을 입력 벡터 공간에 투영한 후, 상기 현장 각각의 좌표점을 복수의 군집으로 퍼지 클러스터링하는 클러스터링부;상기 퍼지 클러스터링에 의한 소속 함수를 기초로 구축되는 적응형 뉴로 퍼지 신경망(ANFIS; Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)의 입력 노드와 출력 노드에 각각 상기 복수의 지반 인자와 상기 현장 관입 지수를 적용하여, 상기 적응형 뉴로 퍼지 신경망을 학습시키는 신경망 학습부; 및시공 대상 현장에 대해 획득한 복수의 지반 인자를 상기 학습된 적응형 뉴로 퍼지 신경망에 입력시켜 상기 시공 대상 현장에 대한 현장 관입 지수를 예측하고, 상기 적응형 뉴로 퍼지 신경망을 통해 예측한 현장 관입 지수(FPI') 및 상기 쉴드 TBM의 기계 인자를 기초로 상기 쉴드 TBM의 순굴진속도를 연산하여 예측하는 예측부를 포함하며,상기 데이터베이스에 저장된 복수의 지반 인자는, 상기 지반에 대한 일축압축강도, 탄성계수, 탄성파 속도, 암반 등급, 암질지수, 루전값, 흡수율 중 적어도 두 개의 인자를 포함하며,상기 데이터베이스에 저장된 현장 관입 지수(FPI)는,상기 쉴드 TBM의 커터 당 추력(Fn)을 상기 현장에서 계측된 상기 쉴드 TBM의 커터헤드 1회전당 관입 깊이(Pe)로 나눈 값(FPI = Fn/Pe)으로 결정되며,상기 순굴진속도는 아래 수학식에 의해 예측되는 쉴드 TBM의 순굴진속도 예측 장치:여기서, Fn은 상기 쉴드 TBM의 커터 당 추력, RPM은 상기 쉴드 TBM의 분당 회전수, FPI'는 상기 예측한 현장 관입 지수를 나타낸다
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쉴드 TBM의 순굴진속도 예측 장치에서의 순굴진속도 예측 방법에 있어서,기 시공된 복수의 현장 각각에 대해, 상기 현장에 대응하여 계측된 복수의 지반 인자 및 쉴드 TBM의 현장 관입 지수(FPI)를 데이터베이스에 저장하는 단계;상기 현장 별로 상기 복수의 지반 인자에 대응하는 하나의 좌표점을 입력 벡터 공간에 투영한 후, 상기 현장 각각의 좌표점을 복수의 군집으로 퍼지 클러스터링하는 단계;상기 퍼지 클러스터링에 의한 소속 함수를 기초로 구축되는 적응형 뉴로 퍼지 신경망(ANFIS; Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)의 입력 노드와 출력 노드에 각각 상기 복수의 지반 인자와 상기 현장 관입 지수를 적용하여, 상기 적응형 뉴로 퍼지 신경망을 학습시키는 단계; 시공 대상 현장에 대해 획득한 복수의 지반 인자를 상기 학습된 적응형 뉴로 퍼지 신경망에 입력시켜 상기 시공 대상 현장에 대한 현장 관입 지수를 예측하는 단계; 및상기 적응형 뉴로 퍼지 신경망을 통해 예측한 현장 관입 지수(FPI') 및 상기 쉴드 TBM의 기계 인자를 기초로 상기 쉴드 TBM의 순굴진속도를 연산하여 예측하는 단계를 포함하며,상기 데이터베이스에 저장된 복수의 지반 인자는, 상기 지반에 대한 일축압축강도, 탄성계수, 탄성파 속도, 암반 등급, 암질지수, 루전값, 흡수율 중 적어도 두 개의 인자를 포함하며,상기 데이터베이스에 저장된 현장 관입 지수(FPI)는,상기 쉴드 TBM의 커터 당 추력(Fn)을 상기 현장에서 계측된 상기 쉴드 TBM의 커터헤드 1회전당 관입 깊이(Pe)로 나눈 값(FPI = Fn/Pe)으로 결정되며,상기 순굴진속도는 아래 수학식에 의해 예측되는 쉴드 TBM의 순굴진속도 예측 방법:여기서, Fn은 상기 쉴드 TBM의 커터 당 추력, RPM은 상기 쉴드 TBM의 분당 회전수, FPI'는 상기 예측한 현장 관입 지수를 나타낸다
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순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토부 한국과학기술원 건설기술연구사업 소단면 쉴드 TBM 복합지반(토사/암반지반) 실굴진율 예측 모델 및 프로그램(2차년도)