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题名利用PLSR-DNN耦合模型预测TBM净掘进速率
被引量：13
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作者
闫长斌
汪鹤健
杨继华
陈馈
周建军
郭卫新
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机构
郑州大学土木工程学院
黄河勘测规划设计研究院有限公司
中国中铁隧道集团有限公司盾构及掘进技术国家重点实验室
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出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期519-528,共10页
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基金
国家自然科学基金(No.41972270,No.U1504523)
河南省重点研发与推广专项(No.182102210014)
盾构及掘进技术国家重点实验室开放课题(No.SKLST-2019-K06)
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文摘
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。
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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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Keywords
tunnel boring machine
penetration rate
partial least squares regression
deep neural network
coupling prediction model
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分类号
U455.4
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名深埋长隧道TBM施工关键问题探讨
被引量：46
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作者
周建军
杨振兴
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机构
中国中铁隧道集团有限公司盾构及掘进技术国家重点实验室
中国中铁隧道集团有限公司
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出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第S2期299-305,共7页
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基金
863计划课题(No.2012AA041802
No.2012AA041803)
+1 种基金
国家国际科技合作专项(No.2011DFB71550)
洛阳市应用技术研究与开发资金项目(No.1301065A)
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文摘
针对深埋长隧道开挖所面临的高水压、高地压、高地温、大变形、难支护等问题,分析总结传统钻爆法开挖与支护技术、全断面隧道掘进机(TBM)施工技术、TBM导洞扩挖技术应用中的优劣,TBM导洞扩挖法为深埋长隧道开挖提供了新的设计思路。由于深埋长隧道的建设环境与浅埋隧道建设环境存在显著差异,TBM施工将面临3个关键问题——岩爆问题、卡盾(大变形)问题和未准确探测前方地质而发生的施工事故(涌水、突泥等)。为揭示TBM施工过程中卡盾的存在性,分别针对某一特定地质条件下深埋软、硬岩TBM施工进行理论分析和数值模拟研究。结果表明,软岩地层TBM施工发生卡盾,而硬岩完整地层TBM施工未发生卡盾。
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关键词
深埋长隧道
盾构(TBM)施工
TBM导洞扩挖法
岩石力学
卡盾
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Keywords
deep long tunnel
tunnel boring machine(TBM) construction
TBM bored pilot and enlarging method
rock mechanics
jamming
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分类号
U455.4
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名考虑排水条件和粗料含量的砂砾石土动残余变形特性
被引量：3
- 3
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作者
赵凯
周建军
孙田
刘德洋
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机构
南京工业大学岩土工程研究所
中国中铁隧道集团有限公司盾构及掘进技术国家重点实验室
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出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期926-932,共7页
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基金
国家863计划课题(No.2012AA041802
No.2012AA041803)
国家自然科学基金青年项目(No.51608267)~~
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文摘
采用改进的GDS循环三轴试验系统对5种级配的饱和砂砾土在不排水、单面排水和双面排水条件下进行了动残余变形试验,系统研究粗料含量P_5(粒径大于5 mm颗粒质量百分比)和排水条件对饱和砂砾土动残余剪应变和动残余体应变的影响。试验结果表明:动残余剪应变随粗料含量和排水面数的增加而显著降低;循环加载30周产生的不排水动残余剪应变是单面排水条件下动残余剪应变的2~3倍,是双面排水条件下的4~9倍。砂砾土的动残余体应变随粗料含量增大而减小,随着排水面数的增加而增大;双面排水动残余体应变是单面排水动残余体应变的2.0~2.5倍。
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关键词
排水条件
粗料含量
砂砾土
动残余变形
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Keywords
drainage condition
coarse grain content
gravel soil
dynamic residual deformation
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分类号
TU411.8
[建筑科学—岩土工程]
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