-
题名基于机器学习的盾构姿态预测模型与控制方法研究
被引量：1
- 1
-
-
作者
关振长
谢立夫
周宇轩
罗嵩
许超
-
机构
福州大学土木工程学院
中铁南方投资集团有限公司
中交第二航务工程局有限公司
-
出处
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第10期2032-2040,共9页
-
基金
国家自然科学基金项目(52278399)。
-
文摘
为避免盾构轴线偏离引发衬砌管片错台、开裂等质量与安全问题,提出一种基于机器学习算法的盾构姿态智能预测模型与控制方法。以盾构掘进施工的实测数据为驱动,通过贝叶斯优化(BO)与支持向量回归(SVR)构建盾构姿态预测模型,挖掘施工参数-地层信息-盾构姿态三者间的非线性关系。结合模拟退火算法(SA)形成可控施工参数动态调整的盾构姿态控制方法,并将其应用于福州滨海快线南—三区间隧道的工程实践。主要结论如下:1)经数据预处理、特征筛选及BO超参数优化,基于SVR的盾构姿态预测模型具备优异的预测性能和泛化能力;2)结合SA算法进行可控施工参数调整时,需设置合理的优化规则,以确保所推荐的可控施工参数具备可操作性;3)将姿态控制方法应用于南—三区间后续掘进施工以辅助纠偏,盾尾垂直偏差在10环掘进过程中由45 mm减至18 mm,实现了连续稳定纠偏。
-
关键词
盾构隧道
盾构姿态预测
盾构姿态控制
施工参数调整
机器学习
-
Keywords
shield tunnel
shield attitude prediction
shield attitude control
construction parameter adjustment
machine learning
-
分类号
U45
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
-
