基于大數(shù)據(jù)的盾構機掘進參數(shù)研究
發(fā)布時間:2021-07-06 08:58
為了緩解城市化進程帶來的交通壓力,地鐵建設已經稱為盾構機最重要的應用場景之一。在實際的盾構掘進項目中,盾構機掘進參數(shù)的控制在很大程度上依賴于操作者的經驗。如何使用之前多年積累的盾構掘進歷史數(shù)據(jù),確認各個參數(shù)間的關系,量化盾構機掘進參數(shù)的控制,成為一個亟待解決的問題。本文以南京長江隧道為工程實例,結合大數(shù)據(jù)分析流程,通過預處理、趨勢統(tǒng)計、離散統(tǒng)計、回歸分析和機器學習建模等對盾構機掘進參數(shù)進行研究,以確定各個參數(shù)之間的關系和各個地層的最優(yōu)預測模型。本文的研究過程和結論如下:(1)本文設計的盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)能幫助數(shù)據(jù)分析人員更加快捷地完成盾構機掘進參數(shù)的分析任務。(2)由平均值、標準差、變異系數(shù)和箱形圖的統(tǒng)計分析可知,刀盤轉速、貫入度和掘進速度三者在盾構機掘進時的變化趨勢基本一致,并且這三個參數(shù)對含有礫砂和圓礫的地層十分敏感?偼屏湍嗨畨毫Χ叩淖兓厔菰诟鱾地層基本一致。在項目的起始段和到達段,各個參數(shù)的離散程度明顯偏大。(3)由盾構機掘進參數(shù)的一元回歸分析和多元線性回歸分析可知,一元回歸公式在擬合優(yōu)度較好的情況向下,預測能力很差,這種現(xiàn)象主要是由過擬合造成的。多元回歸公式在擬...
【文章來源】:石家莊鐵道大學河北省
【文章頁數(shù)】:96 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)接口根據(jù)目前的實際使用情況,圖2-1中三者之間的接口功能的使用已經十分
圖 2-2 盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)架構由圖 2-2 可知,盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)采用 B/S 結構,數(shù)據(jù)庫使用的是開源軟件 MySQL,前端頁面呈現(xiàn)使用的是 JSP 技術,數(shù)據(jù)庫連接使用的是JDBC 技術,瀏覽器與服務器通信使用的是 Servlet 技術。盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)的主要功能如圖 2-3 所示。圖 2-3 盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)主要功能盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾自 自 自 自 盾 自 自 自繪 繪 繪 繪 盾 盾 繪 繪 繪 繪下 下 下 下 盾 自
(3)當曲線繪制完成后,如果用戶需要更加深入地了解該曲線,則可以將此段曲線的數(shù)據(jù)下載下來,然后用其他軟件進行二次分析。2.4 數(shù)據(jù)庫設計盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計主要包含實體關系設計和數(shù)據(jù)表設計,本節(jié)使用 E-R 圖直觀地表現(xiàn)各個實體之間的關系,以數(shù)據(jù)庫表的形式說明關鍵實體表的設計。2.4.1 實體關系下面對盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)的實體以及實體間的關系進行設計,本系統(tǒng)的實體關系 E-R 圖如圖 2-4 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于不平衡數(shù)據(jù)集的改進隨機森林算法研究[J]. 劉耀杰,劉獨玉. 計算機技術與發(fā)展. 2019(06)
[2]大數(shù)據(jù)技術進展與發(fā)展趨勢[J]. 張娜,馬燕,崔桓睿,劉逗逗. 通訊世界. 2019(02)
[3]工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智能服務模塊化設計[J]. 張衛(wèi),丁金福,紀楊建,夏文俊,蘭虎,章建輝. 中國機械工程. 2019(02)
[4]機器學習隨機森林算法的應用現(xiàn)狀[J]. 杭琦,楊敬輝. 電子技術與軟件工程. 2018(24)
[5]面向大數(shù)據(jù)分析的決策樹算法研究[J]. 楊偉光. 電子技術與軟件工程. 2018(23)
[6]基于大數(shù)據(jù)分析的列車健康度診斷方法[J]. 王維,齊玉玲. 電力機車與城軌車輛. 2018(06)
[7]基于大數(shù)據(jù)分析思路的油滴實驗數(shù)據(jù)處理方法[J]. 亓東林,鮑祎楠,張師平,裴藝麗,王榮明,吳平. 物理與工程. 2018(06)
[8]基于優(yōu)化隨機森林算法的高壓斷路器故障診斷[J]. 宋玉琴,王冰,李超,趙洋. 電子測量技術. 2018(21)
[9]盾構施工大數(shù)據(jù)異常檢測的研究與應用[J]. 李剛,陳剛. 中國市政工程. 2018(05)
[10]基于隨機森林的加權特征選擇算法[J]. 徐少成,李東喜. 統(tǒng)計與決策. 2018(18)
碩士論文
[1]盾構掘進參數(shù)的數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化研究[D]. 蘇興.石家莊鐵道大學 2018
[2]上市公司髙送轉與股票收益率的實證研究[D]. 彭靜文.華東理工大學 2016
[3]基于決策樹模型的多因子量化投資策略研究[D]. 張恒昕.東北大學 2015
[4]盾構機施工參數(shù)優(yōu)化分析[D]. 劉哲.石家莊鐵道大學 2015
[5]基于小波神經網(wǎng)絡技術在盾構機故障診斷中的應用研究[D]. 付耀琨.鄭州大學 2014
[6]隨機數(shù)發(fā)生器隨機性檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 趙海英.電子科技大學 2014
[7]寧波軌道交通土性指標的統(tǒng)計分析及工程應用研究[D]. 賈波.寧波大學 2013
[8]巖土參數(shù)空間變異性的定量化研究及相關性分析[D]. 吳冠秀.河北工業(yè)大學 2005
本文編號:3267942
【文章來源】:石家莊鐵道大學河北省
【文章頁數(shù)】:96 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)接口根據(jù)目前的實際使用情況,圖2-1中三者之間的接口功能的使用已經十分
圖 2-2 盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)架構由圖 2-2 可知,盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)采用 B/S 結構,數(shù)據(jù)庫使用的是開源軟件 MySQL,前端頁面呈現(xiàn)使用的是 JSP 技術,數(shù)據(jù)庫連接使用的是JDBC 技術,瀏覽器與服務器通信使用的是 Servlet 技術。盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)的主要功能如圖 2-3 所示。圖 2-3 盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)主要功能盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾 盾自 自 自 自 盾 自 自 自繪 繪 繪 繪 盾 盾 繪 繪 繪 繪下 下 下 下 盾 自
(3)當曲線繪制完成后,如果用戶需要更加深入地了解該曲線,則可以將此段曲線的數(shù)據(jù)下載下來,然后用其他軟件進行二次分析。2.4 數(shù)據(jù)庫設計盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計主要包含實體關系設計和數(shù)據(jù)表設計,本節(jié)使用 E-R 圖直觀地表現(xiàn)各個實體之間的關系,以數(shù)據(jù)庫表的形式說明關鍵實體表的設計。2.4.1 實體關系下面對盾構機掘進參數(shù)輔助分析系統(tǒng)的實體以及實體間的關系進行設計,本系統(tǒng)的實體關系 E-R 圖如圖 2-4 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于不平衡數(shù)據(jù)集的改進隨機森林算法研究[J]. 劉耀杰,劉獨玉. 計算機技術與發(fā)展. 2019(06)
[2]大數(shù)據(jù)技術進展與發(fā)展趨勢[J]. 張娜,馬燕,崔桓睿,劉逗逗. 通訊世界. 2019(02)
[3]工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智能服務模塊化設計[J]. 張衛(wèi),丁金福,紀楊建,夏文俊,蘭虎,章建輝. 中國機械工程. 2019(02)
[4]機器學習隨機森林算法的應用現(xiàn)狀[J]. 杭琦,楊敬輝. 電子技術與軟件工程. 2018(24)
[5]面向大數(shù)據(jù)分析的決策樹算法研究[J]. 楊偉光. 電子技術與軟件工程. 2018(23)
[6]基于大數(shù)據(jù)分析的列車健康度診斷方法[J]. 王維,齊玉玲. 電力機車與城軌車輛. 2018(06)
[7]基于大數(shù)據(jù)分析思路的油滴實驗數(shù)據(jù)處理方法[J]. 亓東林,鮑祎楠,張師平,裴藝麗,王榮明,吳平. 物理與工程. 2018(06)
[8]基于優(yōu)化隨機森林算法的高壓斷路器故障診斷[J]. 宋玉琴,王冰,李超,趙洋. 電子測量技術. 2018(21)
[9]盾構施工大數(shù)據(jù)異常檢測的研究與應用[J]. 李剛,陳剛. 中國市政工程. 2018(05)
[10]基于隨機森林的加權特征選擇算法[J]. 徐少成,李東喜. 統(tǒng)計與決策. 2018(18)
碩士論文
[1]盾構掘進參數(shù)的數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化研究[D]. 蘇興.石家莊鐵道大學 2018
[2]上市公司髙送轉與股票收益率的實證研究[D]. 彭靜文.華東理工大學 2016
[3]基于決策樹模型的多因子量化投資策略研究[D]. 張恒昕.東北大學 2015
[4]盾構機施工參數(shù)優(yōu)化分析[D]. 劉哲.石家莊鐵道大學 2015
[5]基于小波神經網(wǎng)絡技術在盾構機故障診斷中的應用研究[D]. 付耀琨.鄭州大學 2014
[6]隨機數(shù)發(fā)生器隨機性檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 趙海英.電子科技大學 2014
[7]寧波軌道交通土性指標的統(tǒng)計分析及工程應用研究[D]. 賈波.寧波大學 2013
[8]巖土參數(shù)空間變異性的定量化研究及相關性分析[D]. 吳冠秀.河北工業(yè)大學 2005
本文編號:3267942
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/daoluqiaoliang/3267942.html