盾構(gòu)刀具磨損速率預測研究
本文關(guān)鍵詞:盾構(gòu)刀具磨損速率預測研究 出處:《施工技術(shù)》2016年22期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:在盾構(gòu)掘進系統(tǒng)中,因為盾構(gòu)刀具磨損速率直接關(guān)系到施工工期的長短,而施工工期是評價工程項目綜合經(jīng)濟效益最重要的指標。盾構(gòu)刀具磨損速率的誤差過大會導致施工企業(yè)對施工周期的錯誤預估,加大施工企業(yè)的經(jīng)營成本,嚴重時會導致整個盾構(gòu)系統(tǒng)故障,因此,盾構(gòu)刀具磨損速率是盾構(gòu)掘進過程中需要監(jiān)測的重要參數(shù)之一。針對盾構(gòu)掘進工藝進行研究,利用盾構(gòu)掘進系統(tǒng)中的圍巖強度、耐磨性、刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速等主要運行指標作為輸入變量,盾構(gòu)刀具磨損速率作為輸出變量分別建立模擬退火優(yōu)化的支持向量機模型(SA-SVM)以及遺傳優(yōu)化的最小二乘支持向量機模型(GALS-SVM)。用建立的兩種人工智能模型對神華神東補連塔煤礦斜井盾構(gòu)刀具磨損速率進行預測,通過對比刀具磨損速率預測值與實際值來驗證人工智能預測模型的可行性與精確度。
【作者單位】: 神華神東煤炭集團有限責任公司;中鐵十一局集團有限公司;
【基金】:國家科技支撐計劃項目(2013BAB10B02)
【分類號】:TD421.5
【正文快照】: 0引言隨著國民經(jīng)濟繼續(xù)保持平穩(wěn)較快發(fā)展,工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程加快,深層資源的開發(fā)力度不斷加大,地下空間利用率不斷增加。盾構(gòu)因其具有掘進速度快、環(huán)保效益好、綜合效益高等優(yōu)點被廣泛應用于隧道、水利、水電等領(lǐng)域[1-3]。通常情況下,將掘進速率作為評價盾構(gòu)的綜合效益參數(shù),
【參考文獻】
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【共引文獻】
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8 于天驥;物流企業(yè)車輛調(diào)度優(yōu)化問題的研究與應用[D];浙江海洋學院;2015年
9 常龍;基于OpenCL的并行遺傳算法在0/1背包問題的研究及實現(xiàn)[D];昆明理工大學;2015年
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【相似文獻】
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1 李懷明,楊讓;軌鋼磨損行為的試驗[J];北京科技大學學報;1993年06期
,本文編號:1334979
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