基于岭回归分析的TBM净掘进速率预测模型研究 被引量：1

1

作者 时健 张仕林 +1 位作者 范作松 孔德森 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第6期37-42,53,共7页

[目的]精确预测TBM净掘进速率对城市隧道施工方法选择、工程进度规划和建设成本控制有重要的参考价值。[方法]以青岛地铁1号线双护盾TBM施工为背景,对TBM净掘进速率预测模型的输入变量开展特征选取,研究TBM净掘进速率与各输入变量间的... [目的]精确预测TBM净掘进速率对城市隧道施工方法选择、工程进度规划和建设成本控制有重要的参考价值。[方法]以青岛地铁1号线双护盾TBM施工为背景,对TBM净掘进速率预测模型的输入变量开展特征选取,研究TBM净掘进速率与各输入变量间的相关关系,并对输入变量进行共线性诊断。建立了基于岭回归分析的TBM净掘进速率预测模型(以下简称“岭回归预测模型”),并验证了该模型的预测效果。[结果及结论]TBM净掘进速率与岩石单轴抗压强度、完整性系数、刀盘推力和刀盘转速之间呈正相关,且相关程度较为显著;TBM净掘进速率预测模型的输入变量间存在一定程度的多重共线性,影响偏回归系数的取值,使得部分输入变量偏回归系数的检验结果失去统计学意义;岭回归预测模型预测精度稍差,但偏回归系数估值趋于合理,使得该模型稳定性更高;岭回归预测模型的绝对误差在5 mm/min以内,能够满足工程预测的需要。 展开更多

关键词 城市轨道交通 tbm净掘进速率预测模型 岭回归分析

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TBM净掘进速率预测模型及多指标评价方法研究 被引量：6

2

作者 张全太 刘泉声 黄兴 《煤炭工程》 北大核心 2021年第5期107-113,共7页

为了建立巷道TBM(全断面隧道掘进机)施工净掘进速率预测模型,基于马来西亚Pahang-Selangor隧洞通过室内试验和现场记录获取的100组岩体力学和TBM掘进参数,采用统计回归分析、人工神经网络、机器学习和多算法融合等方法建立了17个TBM净... 为了建立巷道TBM(全断面隧道掘进机)施工净掘进速率预测模型,基于马来西亚Pahang-Selangor隧洞通过室内试验和现场记录获取的100组岩体力学和TBM掘进参数,采用统计回归分析、人工神经网络、机器学习和多算法融合等方法建立了17个TBM净掘进速率(PR)预测模型,提出了一种新的归一多指标模型评价方法,对模型的各个评价指标依次进行倾向一致性转换、归一化、求和与排序,同时使用归一法和已有的排名法对比分析17个模型的预测性能,结果表明:多算法融合提高了人工神经网络和分类与回归树模型的预测能力,略微降低了支持向量回归模型的预测能力;分类与回归树模型和基于分类与回归树的多算法融合模型预测能力最好,更适用于PR预测;提出的归一法为不同模型的多指标综合评价提供了量化方法,克服了排名法在模型预测能力差别较小时无法精确识别的不足。 展开更多

关键词 tbm净掘进速率预测 多指标评价 多算法融合 贝叶斯优化

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利用PLSR-DNN耦合模型预测TBM净掘进速率 被引量：14

3

作者 闫长斌 汪鹤健 +3 位作者 杨继华 陈馈 周建军 郭卫新 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期519-528,共10页

科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR... 科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR)提取影响参数主成分,再利用深度神经网络(DNN)进行训练预测,提出了一种基于PLSR-DNN耦合方法的TBM净掘进速率预测模型。基于兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实测数据,选择岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、刀盘推力、刀盘转速、岩体完整性系数和岩石耐磨性指数,共6个影响参数,验证了模型预测的合理性,并对不同预测方法的拟合精度和预测精度进行了对比分析。研究结果表明:(1)偏最小二乘回归可有效克服自变量之间的多重共线性问题,将提取的主成分作为深度神经网络的输入层进行训练,简化了神经网络结构;(2)PLSR-DNN耦合预测模型避免了过拟合与拟合不足问题,具有收敛速度快,求解稳定和拟合精度高等特点;(3)PLSR-DNN耦合预测模型平均相对拟合误差2.96%,平均相对预测误差3.27%,其拟合精度和预测精度均明显高于偏最小二乘回归模型、BP神经网络模型以及支持向量回归(SVR)模型。 展开更多

关键词 隧道掘进机 净掘进速率 偏最小二乘回归 深度神经网络 耦合预测模型

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基于围岩力学参数的TBM净掘进速率多元回归预测模型 被引量：12

4

作者 闫长斌 杜旭阳 +3 位作者 戴晓亚 闫珊 李高留 陈思远 《隧道建设（中英文）》 北大核心 2019年第1期48-53,共6页

TBM净掘进速率与围岩地质条件密切相关,特别是岩体力学参数。为研究TBM净掘进速率与围岩力学参数之间的内在联系,以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,选取岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、泊松比、变形模量等围岩力学参... TBM净掘进速率与围岩地质条件密切相关,特别是岩体力学参数。为研究TBM净掘进速率与围岩力学参数之间的内在联系,以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,选取岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、泊松比、变形模量等围岩力学参数,进行TBM净掘进速率与围岩力学参数相关性分析,得到相应的拟合关系式。在单因素分析的基础上,经过线性处理,建立TBM净掘进速率的多元线性回归预测模型。研究结果表明:TBM净掘进速率与围岩力学参数之间具有明显的线性相关性,TBM净掘进速率随单轴抗压强度、单轴抗拉强度和变形模量的增大而减小,随泊松比的增大而增大; TBM净掘进速率多元线性回归预测模型总体上精度较高,其预测误差在15%以内,且对不同围岩类型具有较强的适用性。研究成果能够为TBM施工性能评估提供新的参考。 展开更多

关键词 tbm施工 净掘进速率 围岩 力学参数 多元线性回归 预测模型

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基于VMD与加权RF的TBM掘进速度预测SHAP解释模型 被引量：2

5

作者 张建明 侍克斌 +3 位作者 贾运甫 任志强 巴合特别克·达拉依汗 刘昭 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第5期1012-1028,共17页

为较准确地实现TBM掘进速度(PR)的预测,构建一套基于加权随机森林(RF)结合变分模态分解(VMD)的集成学习预测模型。模型建立过程中,通过收集来自KS隧洞与兰州水源地输水隧洞中涵盖不同岩性下的数据,利用VMD对数据进行4次模态分解,在保留... 为较准确地实现TBM掘进速度(PR)的预测,构建一套基于加权随机森林(RF)结合变分模态分解(VMD)的集成学习预测模型。模型建立过程中,通过收集来自KS隧洞与兰州水源地输水隧洞中涵盖不同岩性下的数据,利用VMD对数据进行4次模态分解,在保留数据特性的同时去除最高频噪音;采用SHAP对未加权传统RF从模型贡献角度进行特征度量,以此实现未加权传统RF加权,并使用RFECV与网格搜索对加权RF进行特征遴选、超参数优化;通过实际工程对模型的性能进行验证,基于SHAP理论对模型从全局与局部进行解释。结果表明:1)所建模型预测精度较高,其在测试集上的均方根误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与决定系数(R^(2))分别为0.0649(m/h)^(2)、0.1875 m/h、0.9254。2)在实际工程的验证中,模型取得了MSE=0.0503(m/h)^(2)、MAE=0.1613 m/h、R^(2)=0.9505的性能表现,精度理想,且性能均高于常用的深度神经网络、支持向量回归、未加权传统RF。3)经过VMD处理可有效提升PR的预测精度,处理后的模型在测试集上MSE、MAE、R^(2)分别提升了82.50%、59.00%、33.25%。4)岩石单轴抗压强度是精准预测PR时最重要的因素,地质参数在预测中的交互性明显优于掘进参数。预测分析重要洞段的PR时,需结合全局与局部2个角度进行综合分析。 展开更多

关键词 tbm隧道 tbm掘进性能 净掘进速度预测 变分模态分解 随机森林

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TBM净掘进速度预测模型发展现状及参数分析 被引量：12

6

作者 曹瑞琅 王玉杰 +1 位作者 陈晨 刘立鹏 《水利水电技术》 北大核心 2019年第8期96-105,共10页

TBM净掘进速度预测模型能为隧道施工方法选择、施工进度安排和成本估算提供科学依据。本文对国内外32个典型模型开展参数定性和定量分析。根据各模型建模原理可将参数输入过程划分为按逻辑和组合关系输入、作为修正参数输入、直接输入... TBM净掘进速度预测模型能为隧道施工方法选择、施工进度安排和成本估算提供科学依据。本文对国内外32个典型模型开展参数定性和定量分析。根据各模型建模原理可将参数输入过程划分为按逻辑和组合关系输入、作为修正参数输入、直接输入参数三种类型。评价TBM掘进速度的岩体参数以单轴抗压强度、岩石质量指标、隧道与结构面夹角和岩石脆性指数居多,机械参数主要是单刀推力和刀盘转速。通过调整岩体工程特性关键参数影响区间以及引入机械参数,可将钻爆法岩体分类(RMR、RSR、Qsystem)应用到TBM净掘进速度预测。模型参数选取需要权衡简易性和准确性,参数太少虽然简易但影响预测精度,参数过多会导致实际操作繁琐而不利于工程广泛应用。参数选取合理、组合恰当以及权重分配符合实际是净预测模型准确可靠的关键,随着对掘进过程和破岩机理的深入理解,开展与岩-机作用相关的新评价参数研究将是未来发展趋势。 展开更多

关键词 tbm 隧道 净掘进速度 参数分析 预测模型

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基于CNN BiGRU RF模型的TBM掘进参数预测研究 被引量：1

7

作者 王海宾 王永涛 +3 位作者 陈黎涵 侯正涛 刘江 丁自伟 《中国煤炭》 北大核心 2024年第9期80-91,共12页

作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神... 作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神经网络(CNN)优化的双向门控循环单元(BiGRU)神经网络并通过随机森林(RF)进行集成的TBM掘进参数预测模型,实现对TBM掘进参数的预测。研究结果表明:选取与总推力和推进速率关联度最密切的刀盘转速、刀盘扭矩和贯入度作为特征参数;构建的CNN BiGRU RF模型预测掘进参数对总推力和推进速率的拟合优度R 2均值分别为0.950和0.966,均方误差MSE平均值分别为0.750和0.782,均方根误差RMSE平均值分别为0.866和0.885,平均绝对误差MAE平均值分别为1.054和1.007,并且回归评价指标MSE、RMSE、MAE相较于CNN BiGRU模型,分别降低2.497、0.966和0.386,R 2提升23.4%,证明CNN BiGRU RF模型的预测准确度和泛化性最高。该研究可为实际工程掘进参数预测提供指导,有助于推动TBM在煤矿的推广,保障TBM的施工进度。 展开更多

关键词 CNN BiGRU RF模型 tbm掘进参数 皮尔逊相关系数法 卷积神经网络 双向门控循环单元神经网络 随机森林 时间序列预测

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关于用岩体分类预测TBM掘进速率AR的讨论 被引量：16

8

作者 王旭 李晓 李守定 《工程地质学报》 CSCD 2008年第4期470-475,共6页

以Maen、Pieve、Cogolo和Varzo 4条隧道为例,本文分析说明了岩体质量分类系统不能预测TBM净掘进速率PR的原因:由于影响岩体可掘进性的因素与影响岩体质量的因素不一样,且岩体质量分类系统多采用半定性半定量的评分形式描述岩体条件,故... 以Maen、Pieve、Cogolo和Varzo 4条隧道为例,本文分析说明了岩体质量分类系统不能预测TBM净掘进速率PR的原因:由于影响岩体可掘进性的因素与影响岩体质量的因素不一样,且岩体质量分类系统多采用半定性半定量的评分形式描述岩体条件,故岩体的质量分数值与TBM的净掘进速率PR很难有一一对应的关系。因此,岩体质量分类系统和基于此的预测模型不能够用来预测TBM的净掘进速率PR。根据TBM施工隧道岩体分类的目的及TBM施工的特点,提出预测TBM净掘进速率PR的岩体分类系统应与评价岩体稳定的岩体分类系统分开进行。用岩体可掘进性分类系统预测净掘进速率PR,用岩体质量分类系统预测TBM利用率U,从而计算出TBM的掘进速率AR。 展开更多

关键词 tbm 岩体分类 可掘进性 掘进速率预测

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深埋隧道TBM掘进参数LSTM时序预测模型及应用研究 被引量：26

9

作者 邱道宏 傅康 +3 位作者 薛翊国 李志强 李广坤 孔凡猛 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2646-2660,共15页

基于直径为7.8 m的深埋硬岩隧道掘进机(TBM)隧道现场掘进数据与地质数据,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的TBM掘进参数时序预测模型,选择转速、扭矩、推力、净掘进速度、施工速度和开挖比能作为模型的输入变量和输出变量。为了... 基于直径为7.8 m的深埋硬岩隧道掘进机(TBM)隧道现场掘进数据与地质数据,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的TBM掘进参数时序预测模型,选择转速、扭矩、推力、净掘进速度、施工速度和开挖比能作为模型的输入变量和输出变量。为了评估地层条件对LSTM模型预测精度的影响,分别建立不同围岩等级下的掘进参数预测模型,对预测结果进行误差分析,并将LSTM模型与传统回归模型的预测结果进行对比。研究结果表明:围岩等级越高模型预测精度越高,施工速度在各级围岩中的预测效果最差,推力和净掘进速度的预测效果最好;LSTM模型的相对误差率、拟合优度、平均绝对百分比误差、均方根误差均明显比传统回归模型的更优。 展开更多

关键词 深埋隧道 tbm掘进参数 LSTM模型 时间序列预测 围岩等级

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基于深度信念网络的TBM施工弱胶结地层斜井顶板冒落预测

10

作者 姚恒 程桦 +4 位作者 黎明镜 孙学军 姚直书 张家乐 杨明 《中国煤炭》 北大核心 2025年第5期76-87,共12页

针对TBM施工煤矿斜井过弱胶结地层顶板冒落风险预测问题,以陕西榆林可可盖煤矿斜井TBM掘进过弱胶结地层为研究背景,采用深度信念网络(DBN)的时间序列预测(TSF)算法,对弱胶结地层斜井TBM施工参数数据库及冒落事件进行分析,提出了该类地... 针对TBM施工煤矿斜井过弱胶结地层顶板冒落风险预测问题,以陕西榆林可可盖煤矿斜井TBM掘进过弱胶结地层为研究背景,采用深度信念网络(DBN)的时间序列预测(TSF)算法,对弱胶结地层斜井TBM施工参数数据库及冒落事件进行分析,提出了该类地层条件TBM掘进顶板冒落评价指标,用于顶板冒落风险预测。研究结果表明,采用TBM法施工斜井过西部地区白垩系弱胶结软岩地层,可采用4个指标进行顶板冒落预警,即VAF<0.80,MRE>0.10,R_(1)<0.85和R^(2)<0.60;对主斜井弱胶结地层不同位置的12段顶板冒落风险进行预测,成功预测10处,正确率达83.3%,验证了冒落风险预测算法的可靠性。 展开更多

关键词 弱胶结地层 tbm掘进 深度信念网络 时间序列模型 冒落预测

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基于长短期记忆网络的TBM掘进预测模型及围岩等级对预测精度的影响 被引量：9

11

作者 曹晋镨 刘芳 申志福 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第S02期92-102,共11页

全断面隧道掘进机(TBM)施工过程可以采集大量丰富数据,这使得建立数据驱动的TBM掘进预测模型成为可能。为探究围岩等级信息对模型预测精度的影响,以TBM掘进循环上升段数据为主要输入,基于深度学习中的长短期记忆(LSTM)网络,建立两种考... 全断面隧道掘进机(TBM)施工过程可以采集大量丰富数据,这使得建立数据驱动的TBM掘进预测模型成为可能。为探究围岩等级信息对模型预测精度的影响,以TBM掘进循环上升段数据为主要输入,基于深度学习中的长短期记忆(LSTM)网络,建立两种考虑围岩等级信息的、一种不考虑围岩等级信息的TBM稳定段推力、扭矩预测模型。保持其他条件相同,对三种模型进行训练、测试。结果表明,在由于围岩等级分布不均匀而导致的训练样本数较少的情况下,可以通过精确的掘进循环参数提取与数据增强,使三种模型预测推力、扭矩时均能达到较高的精度(误差分别在8%、14%以内)。两种引入围岩等级信息作为输入参数的方法并不能明显提高模型的预测精度。三种模型中,以围岩等级信息作为LSTM网络初始状态的模型,其预测精度以不到1%的优势领先其他模型的预测精度。该优势主要由于该模型能够较好地预测V级围岩中的掘进循环稳定段参数。 展开更多

关键词 全断面隧道掘进机(tbm) 掘进参数预测 长短期记忆模型(LSTM) 围岩等级影响

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砂黏复合地层盾构掘进参数变化规律及掘进速率预测研究 被引量：17

12

作者 于云龙 管晓明 +2 位作者 王旭春 聂庆科 张若凡 《隧道建设（中英文）》 北大核心 2019年第7期1125-1131,共7页

为研究砂黏复合地层中复合比与盾构掘进参数之间的规律,依托石家庄地铁1号线白留区间隧道工程,基于现场盾构掘进试验,通过对盾构原始掘进参数的二次转换,建立标准推力-标准转矩特征空间,并对传统盾构掘进速率模型进行修正。研究结果表明... 为研究砂黏复合地层中复合比与盾构掘进参数之间的规律,依托石家庄地铁1号线白留区间隧道工程,基于现场盾构掘进试验,通过对盾构原始掘进参数的二次转换,建立标准推力-标准转矩特征空间,并对传统盾构掘进速率模型进行修正。研究结果表明:1)正常掘进状态下,标准推力和标准转矩成对数关系,随着复合比的降低,标准推力和标准转矩增加;2)根据参数点在特征平面的分布和对应的施工状态,将特征平面划分为Ⅰ区(正常掘进区)、Ⅱ区(转矩偏大区)和Ⅲ区(推力偏大区),并依据复合比的不同,将正常掘进区进一步划分为Ⅰ1、Ⅰ2、Ⅰ3、Ⅰ4区;3)基于标准推力和标准转矩,建立适用于砂黏复合地层的掘进速率预测模型。 展开更多

关键词 盾构 砂黏复合地层 复合比 盾构掘进参数 标准推力 标准转矩 掘进速率预测模型

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岩石力学参数对TBM掘进速率的影响分析 被引量：11

13

作者 卢瑾 高捷 梅稚平 《水电能源科学》 北大核心 2010年第7期44-46,共3页

为分析岩石物理力学性质对全断面岩石掘进机(TBM)掘进速率的影响,根据南水北调西线工程中的围岩地质条件,利用三维离散元程序3DEC建立了TBM滚刀破岩三维仿真模型,分析了岩石力学参数不同时TBM掘进速率的变化规律,并用最小二乘法拟合了TB... 为分析岩石物理力学性质对全断面岩石掘进机(TBM)掘进速率的影响,根据南水北调西线工程中的围岩地质条件,利用三维离散元程序3DEC建立了TBM滚刀破岩三维仿真模型,分析了岩石力学参数不同时TBM掘进速率的变化规律,并用最小二乘法拟合了TBM掘进速率与岩石力学参数之间关系的直线图。结果表明,在一定范围内TBM掘进速率随岩石单轴抗压强度和弹性模量的增大而降低,随岩石泊松比的增大而增加,为南水北调西线工程引水隧洞TBM施工提供了数值依据。 展开更多

关键词 岩石力学参数 tbm施工 掘进速率 影响分析 Mechanical Parameters Rock Analysis 南水北调西线工程 岩石物理力学性质 全断面岩石掘进机 最小二乘法拟合 三维离散元程序 单轴抗压强度 引水隧洞 仿真模型 地质条件 弹性模量 变化规律 泊松比 线图

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节理走向对TBM掘进速率的影响分析 被引量：4

14

作者 吴继敏 卢瑾 《水电能源科学》 北大核心 2010年第8期103-105,共3页

为分析节理走向对全断面岩石掘进机(TBM)掘进速率的影响,基于南水北调西线工程中的围岩地质条件,采用三维离散元程序3DEC构建了TBM滚刀破岩三维仿真模型,分析了不同节理走向的TBM掘进速率的变化规律,并用最小二乘法拟合了TBM掘进速率与... 为分析节理走向对全断面岩石掘进机(TBM)掘进速率的影响,基于南水北调西线工程中的围岩地质条件,采用三维离散元程序3DEC构建了TBM滚刀破岩三维仿真模型,分析了不同节理走向的TBM掘进速率的变化规律,并用最小二乘法拟合了TBM掘进速率与节理走向间的直线图。实例计算结果表明,TBM掘进速率与节理走向存在规律性变化,可为分析南水北调西线工程施工监测提供依据。 展开更多

关键词 节理 tbm 掘进速率 影响分析 Analysis 南水北调西线工程 全断面岩石掘进机 最小二乘法拟合 三维离散元程序 三维仿真模型 施工监测 计算结果 变化规律 地质条件 性变 线图 围岩 破岩 滚刀 构建

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考虑不确定性的TBM施工速度加权随机森林预测模型 被引量：1

15

作者 闫长斌 高子昂 +4 位作者 姚西桐 汪鹤健 杨风威 杨继华 卢高明 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2575-2583,共9页

TBM施工速度影响因素众多,具有显著的不确定性。对于地质参数的模糊性,采用岩体分级系统RMR、岩石耐磨性CAI和岩石硬度H衡量地质条件;对于施工过程中机械参数的随机性,利用TBM刀盘推力TF与转速RPM等主动控制参数进行分析;同时提出以其... TBM施工速度影响因素众多,具有显著的不确定性。对于地质参数的模糊性,采用岩体分级系统RMR、岩石耐磨性CAI和岩石硬度H衡量地质条件;对于施工过程中机械参数的随机性,利用TBM刀盘推力TF与转速RPM等主动控制参数进行分析;同时提出以其他因素停机时间占比来量化人为因素的不确定性。依托兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实测数据,建立了考虑不确定性的TBM施工速度预测数据库和加权随机森林算法模型,并与随机森林、支持向量回归、BP神经网络等预测方法进行了对比分析。研究表明,加权随机森林模型中测试集的预测结果均方根误差和决定系数分别为1.59,0.97,预测精度及可靠性均优于其他3种模型。该模型采用不同权重赋值的方法优化超参数,具有高精度、不易过拟合等优点,表现出更好的泛化能力和鲁棒性。 展开更多

关键词 隧道掘进机(tbm) 施工速度 不确定性 加权随机森林 支持向量回归 神经网络 预测模型

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基于数值仿真的复杂岩体TBM掘进性能评估模型 被引量：5

16

作者 赵高峰 姜宝元 +4 位作者 芮福鑫 马洪素 李洁勇 赵晓豹 龚秋明 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期984-997,共14页

为了评估全断面隧道掘进机(TBM)在复杂岩体环境中的掘进性能,本文提出了基于数值仿真的全断面TBM掘进预测模型。首先,采用4D-LSM和DDA耦合模型数值重现工程尺度完整岩体和节理岩体的TBM掘进测试过程,分析全断面TBM掘进过程中刀盘的力学... 为了评估全断面隧道掘进机(TBM)在复杂岩体环境中的掘进性能,本文提出了基于数值仿真的全断面TBM掘进预测模型。首先,采用4D-LSM和DDA耦合模型数值重现工程尺度完整岩体和节理岩体的TBM掘进测试过程,分析全断面TBM掘进过程中刀盘的力学响应和岩体的破坏特征;其次,研究节理间距、节理方向、岩体单轴抗压强度以及脆性指数对可钻性指数的影响;最后,引入单神经元对数值仿真预测模型进行修正,并与岩体特征模型进行对比分析,验证基于数值仿真的全断面TBM掘进性能预测模型的适用性。研究结果表明:TBM在低强度、高脆性以及节理发育的岩体中掘进效率更高,当节理面与TBM掘进方向之间的夹角为60°~75°时,最有利于TBM的运行。基于数值仿真的TBM掘进性能预测模型提供了一种经济、灵活的可用于评估复杂环境中TBM施工性能的方法。 展开更多

关键词 全断面隧道掘进机 全尺寸tbm破岩模拟 掘进性能预测 耦合数值模型 离散弹簧模型 非连续变形分析方法

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基于围岩分类HC评分的双护盾TBM施工速度预测模型 被引量：3

17

作者 杨继华 闫长斌 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2023年第6期126-132,共7页

针对双护盾TBM施工速度预测问题,以兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,采用现场实测数据统计分析的方法,基于《水利水电工程地质勘察规范》(GB 50487—2008)的围岩分类HC评分值,研究了TBM净掘进速度、TBM利用率与围岩分... 针对双护盾TBM施工速度预测问题,以兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,采用现场实测数据统计分析的方法,基于《水利水电工程地质勘察规范》(GB 50487—2008)的围岩分类HC评分值,研究了TBM净掘进速度、TBM利用率与围岩分类HC评分值的相关性,进而建立了双护盾TBM施工速度预测模型。结果表明:①TBM净掘进速度与HC值呈二次函数关系,相关性系数为0.84,随着HC值的降低,TBM净掘进速度呈现增加的趋势;②TBM利用率与围岩HC值呈二次函数关系,相关性系数为0.82,TBM利用率随着HC值的增加有先增大后减少的趋势;③围岩的HC值为41~46时,TBM的施工速度达到最高,日进尺可达到45 m以上,当HC值<41时,TBM施工速度随着HC值的降低而降低,当HC值>46时,TBM施工速度随着HC值的增加而降低;④预测施工速度与实际施工速度吻合较好,平均误差为5.2%,最大误差<10%,说明预测模型可靠,可用于双护盾TBM施工速度预测。 展开更多

关键词 双护盾tbm 围岩分类HC评分 利用率 净掘进速度 施工速度 预测模型

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TBM滚刀磨损量及其使用寿命预测方法

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作者 刘杰 邓立营 +3 位作者 倪志华 赵向波 杜立杰 杨刚 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第10期59-66,共8页

针对TBM在硬岩环境长距离掘进过程中盘形滚刀刀圈磨损严重等问题,提出了两种刀圈磨损预测模型,基于磨粒磨损机理与Ewendt磨损公式建立了预测模型A与B。根据预测模型,推导出各位置刀圈的理论使用寿命。通过ANSYS模拟了双刀圈运动1 m的破... 针对TBM在硬岩环境长距离掘进过程中盘形滚刀刀圈磨损严重等问题,提出了两种刀圈磨损预测模型,基于磨粒磨损机理与Ewendt磨损公式建立了预测模型A与B。根据预测模型,推导出各位置刀圈的理论使用寿命。通过ANSYS模拟了双刀圈运动1 m的破岩磨损过程。结合新疆EH引水工程刀圈磨损数据,比较了预测和实际的刀圈磨损速率、理论与实际刀圈消耗数量并引入修正系数来抵消弦磨和偏磨现象带来的预测误差。研究结果表明:预测与实际磨损速率接近,两模型对正滚刀的磨损预测都较为准确;修正后理论与实际刀圈消耗数平均相对误差分别为7.9%和11.2%;仿真计算刀圈磨损量与理论的平均误差均低于10%;所建立的预测模型能较为准确地反映不同安装半径滚刀客观磨损情况,为滚刀刀圈磨损量预测提供参考。 展开更多

关键词 岩石tbm掘进机 磨粒磨损 滚刀寿命 预测模型 有限元分析

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基于动态贝叶斯网络的TBM卡机风险预测 被引量：13

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作者 颉芳弟 翟强 顾伟红 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1339-1350,共12页

为了预测隧道机械施工时隧道掘进机(TBM)卡机风险,基于动态贝叶斯网络(BN)分析卡机概率系统.通过专家知识以及解释结构模型确定风险因素和风险事件的因果关系,收集国内隧道机械施工地质条件实测数据,根据相关规范、研究成果和云模型云... 为了预测隧道机械施工时隧道掘进机(TBM)卡机风险,基于动态贝叶斯网络(BN)分析卡机概率系统.通过专家知识以及解释结构模型确定风险因素和风险事件的因果关系,收集国内隧道机械施工地质条件实测数据,根据相关规范、研究成果和云模型云间划分法对风险指标进行区间划分,运用粗糙集分类原理对数据进行离散化,获取风险因素的原始先验概率和风险事件的条件概率.结合软件GENIE,建立动态BN模型预测卡机风险.结果表明:在无证据条件下,TBM卡机风险概率为8%;造成TBM卡机的关键风险因素是岩石类型、大量的地下水和断裂破碎带.TBM卡机的关键致因链为岩石类型→掌子面突泥涌沙→卡刀盘→卡机,大量的地下水→掌子面突泥涌沙→卡刀盘→卡机,高地应力→软岩大变形→卡护盾→卡机,围岩坍塌→卡护盾→卡机. 展开更多

关键词 隧道掘进机(tbm) 卡机风险预测 贝叶斯网络(BN) 粗糙集 云模型

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TBM施工中岩石可钻性测试与评价技术综述 被引量：9

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作者 朱杰兵 沈小轲 +2 位作者 王小伟 汪斌 李聪 《人民长江》 北大核心 2019年第8期143-150,共8页

岩石的可钻性是评价TBM隧道施工难易程度的重要指标,其测试方法必须与TBM的设计与施工过程相匹配。因国内的TBM研发及施工技术起步较晚,岩石可钻性测试与评价方法仍以国外的技术为主。通过大量查阅国内外文献,基于常用掘进效率预测模型... 岩石的可钻性是评价TBM隧道施工难易程度的重要指标,其测试方法必须与TBM的设计与施工过程相匹配。因国内的TBM研发及施工技术起步较晚,岩石可钻性测试与评价方法仍以国外的技术为主。通过大量查阅国内外文献,基于常用掘进效率预测模型的需要,从岩石硬度、脆性和磨耗性3个方面对岩石可钻性指标测试与评价技术进行了较为详细的介绍。基于这些测试方法的试验成果,为我国TBM的刀盘设计、刀具磨损及掘进速率的预测提供了基础资料。建议尽快建立我国TBM可钻性实验室及相应数据库。 展开更多

关键词 岩石可钻性 tbm 掘进效率预测模型 测试方法

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