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基于GA-LightGBM算法的TBM掘进参数与岩体等级关系
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作者 曹贞洋 龚敏 +4 位作者 吴昊骏 龚潇雨 吴晓东 胡广风 王思杰 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期22-32,共11页
为建立反映TBM掘进参数与岩体等级关系的岩体等级识别模型,并提高模型的构建效率和识别率,以某隧道工程为背景开展研究。现场勘测岩体特征并基于BQ法和RQD值划分岩体等级,采集TBM工作数据并筛选出与岩体特性变化相关的主要掘进参数;基... 为建立反映TBM掘进参数与岩体等级关系的岩体等级识别模型,并提高模型的构建效率和识别率,以某隧道工程为背景开展研究。现场勘测岩体特征并基于BQ法和RQD值划分岩体等级,采集TBM工作数据并筛选出与岩体特性变化相关的主要掘进参数;基于轻量梯度提升器(LightGBM)算法,拟合TBM掘进参数与岩体等级的关系,并利用遗传算法(GA),优化LightGBM的超参数,最终建立GA-LightGBM岩体等级识别模型。结果表明:GA-LightGBM模型的识别准确率达到了93.5%,高于支持向量机模型和随机森林模型的准确率,且模型训练速度比梯度提升决策树算法提高了8倍;5种TBM掘进参数与岩石强度和岩体完整性等特性存在相关关系,其中总推进力可作为感知岩体特征的主要判据。研究提供了一种高效分析TBM掘进参数并准确识别岩体等级的方法,为现场快速感知岩体等级并实时调整作业参数提供支撑。 展开更多
关键词 隧道掘进机 岩体等级识别模型 遗传算法 LightGBM算法
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