基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)TBM掘進(jìn)載荷預(yù)測(cè)與參數(shù)分析
發(fā)布時(shí)間:2021-01-26 10:53
全斷面硬巖隧道掘進(jìn)機(jī)(Tunnel Boring Machine,TBM)是一種系統(tǒng)化、智能化、工廠化的高效能隧洞開挖施工機(jī)械,適用于長(zhǎng)距離隧洞的施工,可完成開挖掘進(jìn)、巖渣運(yùn)輸、通風(fēng)排塵、導(dǎo)向控制、支護(hù)襯砌、風(fēng)水電及材料等供應(yīng)等工序。其中掘進(jìn)載荷的大小對(duì)TBM的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、刀盤刀具壽命、施工成本的控制,掘進(jìn)參數(shù)的選擇有重要的指導(dǎo)意義,故在掘進(jìn)過程中預(yù)測(cè)掘進(jìn)載荷顯得十分重要,F(xiàn)有的載荷預(yù)測(cè)有經(jīng)驗(yàn)理論公式、刀具破巖理論、載荷等效建模方法,進(jìn)行載荷模型的建立,以實(shí)現(xiàn)載荷預(yù)測(cè)。但忽略了TBM施工過程中現(xiàn)場(chǎng)所記錄數(shù)據(jù)包含的價(jià)值信息,以及缺少基于數(shù)據(jù)分析建立掘進(jìn)載荷模型的方法。故有必要挖掘施工數(shù)據(jù)包含的價(jià)值信息,并基于數(shù)據(jù)建立高精度的載荷預(yù)測(cè)模型。本文以單一的敞開式單對(duì)水平支撐TBM為研究對(duì)象,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法建立掘進(jìn)載荷預(yù)測(cè)模型,研究了不同建模區(qū)間的模型預(yù)測(cè)性能以及參與建模的參數(shù)敏感度,比較不同參數(shù)參與下的載荷預(yù)測(cè)模型精度,得到高精度載荷預(yù)測(cè)模型,并與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)的有效性,為降低模型輸入?yún)?shù)的維度及提升載荷模型預(yù)測(cè)精度提供基礎(chǔ)理論和建模思路。本文的主要研究如下:(1)利用代理模型技術(shù)和...
【文章來源】:大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:90 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 全斷面硬巖隧道掘進(jìn)機(jī)(TBM)技術(shù)簡(jiǎn)介
1.1.1 TBM類型及特點(diǎn)
1.1.2 國(guó)外TBM技術(shù)發(fā)展歷史與現(xiàn)狀
1.1.3 國(guó)內(nèi)TBM技術(shù)發(fā)展歷史與現(xiàn)狀
1.2 TBM掘進(jìn)載荷研究
1.2.1 TBM掘進(jìn)載荷建模方法
1.2.2 TBM掘進(jìn)載荷預(yù)測(cè)模型
1.3 課題研究意義
1.4 課題研究?jī)?nèi)容
1.5 本章小結(jié)
2 TBM掘進(jìn)載荷模型的建立
2.1 引言
2.2 工程背景
2.3 掘進(jìn)參數(shù)選擇及數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.1 TBM掘進(jìn)過程中掘進(jìn)載荷分析
2.3.2 掘進(jìn)參數(shù)選擇
2.4 建立代理模型
2.4.1 代理模型介紹
2.4.2 載荷模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2.5 載荷模型選擇
2.5.1 推進(jìn)力模型選擇和比較
2.5.2 扭矩模型選擇和比較
2.6 載荷模型預(yù)測(cè)結(jié)果和分析
2.6.1 模型預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2.6.2 推進(jìn)力模型預(yù)測(cè)
2.6.3 扭矩模型預(yù)測(cè)
2.7 本章小結(jié)
3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)載荷模型的建立和分析
3.1 引言
3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法
3.3 數(shù)據(jù)特征分析
3.3.1 數(shù)據(jù)清洗
3.3.2 特征選擇
3.4 隨機(jī)森林算法
3.4.1 回歸樹模型
3.4.2 隨機(jī)森林模型
3.4.3 模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
3.5 掘進(jìn)載荷預(yù)測(cè)模型的建立
3.5.1 回歸樹模型和隨機(jī)森林模型參數(shù)
3.5.2 回歸樹模型和隨機(jī)森林模型的比較
3.6 載荷模型預(yù)測(cè)分析
3.6.1 推進(jìn)力模型預(yù)測(cè)分析
3.6.2 扭矩模型預(yù)測(cè)分析
3.7 參數(shù)重要性分析
3.7.1 推進(jìn)力模型參數(shù)分析
3.7.2 扭矩模型參數(shù)分析
3.8 本章小結(jié)
4 掘進(jìn)載荷的參數(shù)敏感度分析
4.1 引言
4.2 參數(shù)分析方法
4.2.1 推進(jìn)力關(guān)鍵參數(shù)識(shí)別和kriging模型
4.2.2 扭矩關(guān)鍵參數(shù)識(shí)別和kriging模型
4.3 Sobol靈敏度分析方法
4.4 參數(shù)分析算例
4.4.1 kriging模型參數(shù)分析
4.4.2 Sobol方法參數(shù)分析
4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 論文總結(jié)
5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]全斷面巖石掘進(jìn)機(jī)在國(guó)內(nèi)隧道工程中的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 張照煌,李振,高青風(fēng). 礦山機(jī)械. 2018(07)
[2]機(jī)器學(xué)習(xí)在神經(jīng)精神疾病診斷及預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 文宏偉,陸菁菁,何暉光. 協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志. 2018(01)
[3]中國(guó)TBM施工技術(shù)進(jìn)展、挑戰(zhàn)及對(duì)策[J]. 杜立杰. 隧道建設(shè). 2017(09)
[4]人工智能在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用研究(英文)[J]. Bo-hu LI,Bao-cun HOU,Wen-tao YU,Xiao-bing LU,Chun-wei YANG. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(01)
[5]基于力學(xué)分析的TBM掘進(jìn)總推力預(yù)測(cè)模型研究[J]. 周思陽,亢一瀾,蘇翠俠,張茜. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2016(20)
[6]全斷面硬巖隧道掘進(jìn)機(jī)及其配套運(yùn)輸設(shè)備的選型[J]. 劉志華. 建筑機(jī)械化. 2016(07)
[7]大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能車間運(yùn)行分析與決策方法體系[J]. 張潔,高亮,秦威,呂佑龍,李新宇. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(05)
[8]TBM及其施工技術(shù)在中國(guó)的發(fā)展與趨勢(shì)[J]. 荊留杰,張娜,楊晨. 隧道建設(shè). 2016(03)
[9]基于代理模型的多體動(dòng)力學(xué)模型修正技術(shù)[J]. 方劍光,高云凱,徐成民,張玉婷. 汽車工程. 2014(04)
[10]TBM的發(fā)展歷程[J]. D.威利斯,程方權(quán). 水利水電快報(bào). 2013(11)
碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測(cè)與追蹤的算法研究[D]. 林曉林.江南大學(xué) 2018
[2]SWMM排水管網(wǎng)模型靈敏參數(shù)識(shí)別與多目標(biāo)優(yōu)化率定研究[D]. 周云峰.浙江大學(xué) 2018
[3]TBM巖機(jī)映射關(guān)系及其優(yōu)化決策方法研究[D]. 王超.浙江大學(xué) 2018
[4]盾構(gòu)掘進(jìn)載荷的力學(xué)分析與反演識(shí)別[D]. 鄭崢.天津大學(xué) 2014
[5]基于代理模型的汽車碰撞安全性仿真優(yōu)化研究[D]. 廖興濤.湖南大學(xué) 2006
本文編號(hào):3000985
【文章來源】:大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:90 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 全斷面硬巖隧道掘進(jìn)機(jī)(TBM)技術(shù)簡(jiǎn)介
1.1.1 TBM類型及特點(diǎn)
1.1.2 國(guó)外TBM技術(shù)發(fā)展歷史與現(xiàn)狀
1.1.3 國(guó)內(nèi)TBM技術(shù)發(fā)展歷史與現(xiàn)狀
1.2 TBM掘進(jìn)載荷研究
1.2.1 TBM掘進(jìn)載荷建模方法
1.2.2 TBM掘進(jìn)載荷預(yù)測(cè)模型
1.3 課題研究意義
1.4 課題研究?jī)?nèi)容
1.5 本章小結(jié)
2 TBM掘進(jìn)載荷模型的建立
2.1 引言
2.2 工程背景
2.3 掘進(jìn)參數(shù)選擇及數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.1 TBM掘進(jìn)過程中掘進(jìn)載荷分析
2.3.2 掘進(jìn)參數(shù)選擇
2.4 建立代理模型
2.4.1 代理模型介紹
2.4.2 載荷模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2.5 載荷模型選擇
2.5.1 推進(jìn)力模型選擇和比較
2.5.2 扭矩模型選擇和比較
2.6 載荷模型預(yù)測(cè)結(jié)果和分析
2.6.1 模型預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2.6.2 推進(jìn)力模型預(yù)測(cè)
2.6.3 扭矩模型預(yù)測(cè)
2.7 本章小結(jié)
3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)載荷模型的建立和分析
3.1 引言
3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法
3.3 數(shù)據(jù)特征分析
3.3.1 數(shù)據(jù)清洗
3.3.2 特征選擇
3.4 隨機(jī)森林算法
3.4.1 回歸樹模型
3.4.2 隨機(jī)森林模型
3.4.3 模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
3.5 掘進(jìn)載荷預(yù)測(cè)模型的建立
3.5.1 回歸樹模型和隨機(jī)森林模型參數(shù)
3.5.2 回歸樹模型和隨機(jī)森林模型的比較
3.6 載荷模型預(yù)測(cè)分析
3.6.1 推進(jìn)力模型預(yù)測(cè)分析
3.6.2 扭矩模型預(yù)測(cè)分析
3.7 參數(shù)重要性分析
3.7.1 推進(jìn)力模型參數(shù)分析
3.7.2 扭矩模型參數(shù)分析
3.8 本章小結(jié)
4 掘進(jìn)載荷的參數(shù)敏感度分析
4.1 引言
4.2 參數(shù)分析方法
4.2.1 推進(jìn)力關(guān)鍵參數(shù)識(shí)別和kriging模型
4.2.2 扭矩關(guān)鍵參數(shù)識(shí)別和kriging模型
4.3 Sobol靈敏度分析方法
4.4 參數(shù)分析算例
4.4.1 kriging模型參數(shù)分析
4.4.2 Sobol方法參數(shù)分析
4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 論文總結(jié)
5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]全斷面巖石掘進(jìn)機(jī)在國(guó)內(nèi)隧道工程中的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 張照煌,李振,高青風(fēng). 礦山機(jī)械. 2018(07)
[2]機(jī)器學(xué)習(xí)在神經(jīng)精神疾病診斷及預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 文宏偉,陸菁菁,何暉光. 協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志. 2018(01)
[3]中國(guó)TBM施工技術(shù)進(jìn)展、挑戰(zhàn)及對(duì)策[J]. 杜立杰. 隧道建設(shè). 2017(09)
[4]人工智能在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用研究(英文)[J]. Bo-hu LI,Bao-cun HOU,Wen-tao YU,Xiao-bing LU,Chun-wei YANG. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(01)
[5]基于力學(xué)分析的TBM掘進(jìn)總推力預(yù)測(cè)模型研究[J]. 周思陽,亢一瀾,蘇翠俠,張茜. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2016(20)
[6]全斷面硬巖隧道掘進(jìn)機(jī)及其配套運(yùn)輸設(shè)備的選型[J]. 劉志華. 建筑機(jī)械化. 2016(07)
[7]大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能車間運(yùn)行分析與決策方法體系[J]. 張潔,高亮,秦威,呂佑龍,李新宇. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(05)
[8]TBM及其施工技術(shù)在中國(guó)的發(fā)展與趨勢(shì)[J]. 荊留杰,張娜,楊晨. 隧道建設(shè). 2016(03)
[9]基于代理模型的多體動(dòng)力學(xué)模型修正技術(shù)[J]. 方劍光,高云凱,徐成民,張玉婷. 汽車工程. 2014(04)
[10]TBM的發(fā)展歷程[J]. D.威利斯,程方權(quán). 水利水電快報(bào). 2013(11)
碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測(cè)與追蹤的算法研究[D]. 林曉林.江南大學(xué) 2018
[2]SWMM排水管網(wǎng)模型靈敏參數(shù)識(shí)別與多目標(biāo)優(yōu)化率定研究[D]. 周云峰.浙江大學(xué) 2018
[3]TBM巖機(jī)映射關(guān)系及其優(yōu)化決策方法研究[D]. 王超.浙江大學(xué) 2018
[4]盾構(gòu)掘進(jìn)載荷的力學(xué)分析與反演識(shí)別[D]. 鄭崢.天津大學(xué) 2014
[5]基于代理模型的汽車碰撞安全性仿真優(yōu)化研究[D]. 廖興濤.湖南大學(xué) 2006
本文編號(hào):3000985
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