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题名高速列车行驶速度对隧道壁面气动压力影响的数值模拟
被引量：2
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作者
苗宝栋
王琛
杜建明
张翾
吕竟铭
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机构
中国交建总承包经营分公司
交通运输部公路科学研究所桥梁隧道研究中心
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第4期1635-1644,共10页
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基金
国家自然科学基金高铁联合基金重点支持项目(U1934210)。
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文摘
壁面气动压力长期循环作用是高速铁路隧道衬砌掉块的重要诱因,为研究高速列车行驶速度对壁面气动压力基本特征的影响规律,采用三维数值仿真模拟对隧道典型位置(入口段、洞身段以及出口段)壁面气动压力进行研究。结果表明:列车车头经过使得监测横断面气动压力差异性增强,表现出显著的三维特征。隧道入口段气动压力三维特征主要受压缩空气所占体积大小以及与隧道入口之间距离的影响,气动压力三维特征随着进入隧道入口距离的增加而减弱,并逐渐向一维特征转变。列车车头驶入隧道入口后,车尾驶出隧道出口前,洞身段不同测点位置的气动压力正峰值主要受车头进入隧道入口诱发压缩波的影响,纵轴中断面测点气动压力负峰值与峰峰值大于洞口段。车尾驶出隧道出口后,出口段测点气动压力负峰值大于入口段,正峰值小于入口段。隧道出口段气动压力三维特征与入口段相似,但列车行驶速度以及测点与隧道出口之间距离对气动压力三维特征的影响机制更为复杂。
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关键词
高速列车
行驶速度
气动压力
数值模拟
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Keywords
high-speed train
moving speed,aerodynamic pressure
numerical simulation
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分类号
U292.917
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于机器学习的隧道地质勘察岩性识别分析及应用研究
被引量：4
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作者
程勇
王琛
刘夏临
刘继国
陈世纪
黄胜
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机构
中交第二公路勘察设计研究院有限公司
中国交建总承包经营分公司
中国交建隧道与地下空间工程技术研发中心
中山大学土木工程学院
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出处
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2023年第9期1549-1557,共9页
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基金
新疆维吾尔自治区科技重大专项(2020A03003-1)
中交集团重点专项(2020-ZJKJ-ZDZX01)。
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文摘
为提高水平定向钻勘察中岩性识别的效率,基于机器学习算法采用钻进参数识别围岩岩性。以新疆某隧道工程为例,通过对水平定向钻的工作原理进行分析,采用钻进速度、校正后的钻孔底部压强、泥浆压力和进浆流量作为输入特征预测围岩岩性。对KNN(k-nearest neighbor)算法和随机森林算法各设置48个超参数,测试集的平均准确率分别为83.28%和93.04%,模型不存在欠拟合和过拟合问题。将五分类问题转化为5个二分类问题,2种算法的准确率、精确率、召回率、F_(1)值基本均在90.00%以上,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线中曲线下面积(area under curve,AUC)也接近于1。使用Smote过采样后的KNN算法和随机森林算法都具有良好的鲁棒性和泛化能力,但综合各项评价指标可知,使用随机森林模型预测围岩岩性的效果更佳。
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关键词
隧道
地质勘察
水平定向钻
岩性识别
KNN算法
随机森林算法
机器学习
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Keywords
tunnel
geological survey
horizontal directional drilling
lithology identification
k-nearest neighbor algorithm
random forest algorithm
machine learning
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分类号
U45
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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