為研究復(fù)合地層超大直徑泥水盾構(gòu)掘進參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系,以汕頭海灣隧道工程為背景,選取700環(huán)掘進數(shù)據(jù),通過優(yōu)選函數(shù)類別和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合地層超大直徑泥水盾構(gòu)掘進參數(shù)預(yù)測模型,定量預(yù)測刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤能耗和平均泥水壓力。研究表明:1)復(fù)合地層盾構(gòu)貫入度和掘進速度、貫入度和刀盤轉(zhuǎn)速、刀盤電流和刀盤轉(zhuǎn)速的皮氏積矩相關(guān)系數(shù)絕對值均在0.75以上,具有良好的線性相關(guān)性,其他掘進參數(shù)之間相關(guān)性較不明確; 2)復(fù)合地層盾構(gòu)刀盤轉(zhuǎn)矩和刀盤能耗預(yù)測值與實際值的算術(shù)平均誤差在5%左右,平均泥水壓力預(yù)測值與實際值的算術(shù)平均誤差為1.31%,預(yù)測精度較高,滿足盾構(gòu)施工要求; 3)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,軟土地層各掘進參數(shù)預(yù)測效果得到進一步提升; 4)根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型輸入?yún)?shù)定量預(yù)測其他掘進參數(shù),操作簡單,預(yù)測效果良好,能夠為盾構(gòu)主司機提供參考,同時提高施工效率,為實現(xiàn)智能掘進打下基礎(chǔ)。 

【文章來源】：隧道建設(shè)(中英文). 2020,40(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 工程概況
2 主要掘進參數(shù)及相關(guān)關(guān)系
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
    3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
    3.2 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.2.1 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)
        3.2.2 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元數(shù)目
        3.2.3 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)
    3.3 建立預(yù)測模型
    3.4 模型預(yù)測結(jié)果
        3.4.1 復(fù)合地層預(yù)測結(jié)果
        3.4.2 軟土地層預(yù)測結(jié)果
4 結(jié)論與討論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于現(xiàn)場掘進數(shù)據(jù)的復(fù)合地層盾構(gòu)掘進性能預(yù)測方法研究[J]. 李杰,張斌,付柯,馬超,郭京波,牛得草.  現(xiàn)代隧道技術(shù). 2019(04)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的填海區(qū)復(fù)雜地層盾構(gòu)掘進參數(shù)預(yù)測與應(yīng)用[J]. 王傳儉.  城市住宅. 2019(02)
[3]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道圍巖參數(shù)反演和變形預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 周冠南,孫玉永,賈蓬.  現(xiàn)代隧道技術(shù). 2018(01)
[4]復(fù)合地層下盾構(gòu)掘進速度模型的建立與優(yōu)化[J]. 李杰,付柯,郭京波,張增強,徐明新.  現(xiàn)代隧道技術(shù). 2017(03)
[5]復(fù)雜地層盾構(gòu)掘進速率和刀盤扭矩預(yù)測模型及其地層適應(yīng)性研究[J]. 張志奇,李彤,韓愛民,蘇明,黃新強.  隧道建設(shè). 2016(12)
[6]基于掘進參數(shù)分析的地鐵盾構(gòu)施工效率研究[J]. 陶冶,周誠,秦艷.  施工技術(shù). 2016(S1)
[7]盾構(gòu)隧道建造階段低碳化影響因子與措施研究[J]. 李喬松,白云,李林.  現(xiàn)代隧道技術(shù). 2015(03)
[8]土壓平衡盾構(gòu)掘進參數(shù)關(guān)系及其對地層位移影響的試驗研究[J]. 魏新江,周洋,魏綱.  巖土力學(xué). 2013(01)
[9]盾構(gòu)機掘進參數(shù)的關(guān)聯(lián)分析與地質(zhì)特征識別[J]. 張瑩,蔡宗熙,冷永剛,亢一瀾.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2011(04)

碩士論文
[1]基于SVM的盾構(gòu)刀盤能耗預(yù)測分析[D]. 陶冶.華中科技大學(xué) 2017
[2]盾構(gòu)機刀盤驅(qū)動液壓控制系統(tǒng)節(jié)能特性研究[D]. 趙偉偉.上海交通大學(xué) 2014
[3]基于Elman-PSO耦合智能算法的泥水盾構(gòu)參數(shù)預(yù)測控制[D]. 何然.華中科技大學(xué) 2013



本文編號：3193219