论文摘要
随着机械制造技术的进步,全断面岩石隧道掘进机被广泛应用于深、长、大隧洞的开挖,鉴于全断面岩石隧道掘进机(TBM)对地质条件十分敏感,且其前期投入巨大,采用合适的方法、准确地预测TBM掘进速度对TBM施工的进度安排和成本估计十分重要.基于纽约皇后NO.3隧道153组实测岩体参数(UCS、PSI、DWP、BTS、α)和TBM掘进速度(PR),分别采用BP神经网络和CART算法建立TBM掘进速度预测模型,与已有预测模型对比发现,CART预测模型预测精度更高更易于不同工程相互借鉴,且在部分岩体参数缺失的情况下也能对TBM掘进速度进行有效预测.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕根根,张晓平,刘泉声,潘少林
关键词: 掘进速度,神经网络,预测
来源: 河南科学 2019年08期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 武汉大学土木建筑工程学院,武汉大学岩土与结构工程安全湖北省重点实验室
基金: 国家重点基础研究发展计划（973）（2015CB058102）
分类号: U455.4
页码: 1289-1295
总页数: 7
文件大小: 2065K
下载量: 136
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