本文選題：TBM掘進(jìn)速度　切入點(diǎn)：預(yù)測(cè)　出處：《現(xiàn)代隧道技術(shù)》2017年05期

【摘要】：TBM的掘進(jìn)效率受圍巖特征和機(jī)器設(shè)備性能的影響,預(yù)測(cè)TBM的掘進(jìn)速度需要考慮這兩方面因素。由于地質(zhì)環(huán)境具有不確定性,文章分別采用正態(tài)分布和指數(shù)分布模擬巖石單軸抗壓強(qiáng)度UCS和巖石質(zhì)量指標(biāo)RQD的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律,利用Monte Carlo算法生成相應(yīng)的隨機(jī)輸入?yún)?shù);在考慮機(jī)器設(shè)備性能因素時(shí),通過凈推力和刀盤直徑的比值,消除了不同機(jī)器設(shè)備之間性能因素的影響差異;基于圍巖和機(jī)器性能兩方面輸入?yún)?shù),在Matlab軟件中建立了預(yù)測(cè)TBM掘進(jìn)貫入度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過工程實(shí)例驗(yàn)證,模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際情況比較接近。
[Abstract]:The tunneling efficiency of TBM is affected by the characteristics of surrounding rock and the performance of machinery and equipment. It is necessary to consider these two factors to predict the tunneling speed of TBM. In this paper, the statistical distribution of uniaxial compressive strength (UCS) and rock quality index (RQD) are simulated by normal distribution and exponential distribution respectively, and the corresponding random input parameters are generated by Monte Carlo algorithm. Through the ratio of net thrust and cutter head diameter, the difference of performance factors between different machines and equipments is eliminated, and based on the input parameters of surrounding rock and machine performance, A BP neural network model for predicting the penetration of TBM tunneling is established in Matlab software.
【作者單位】： 長安大學(xué)建筑工程學(xué)院;長安大學(xué)地下結(jié)構(gòu)與工程研究所;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016JM4103,2016JM4019) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(310828163409)
【分類號(hào)】：TP183;U455.4

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本文編號(hào)：1654293