论文摘要
为了在盾构掘进过程中准确识别孤石地层,保证施工安全,运用理论分析与工程数据验证,研究孤石地层识别方法。基于盾构掘进比能,结合主掘进参数,提出修正比能(SM),构建孤石地层SM识别模型及识别矩阵。运用BP神经网络技术,以实测掘进参数作为训练样本,建立孤石地层神经网络识别模型,具有极高的识别精度。利用盾构掘进数据对孤石地层识别方法进行工程验证。研究结果表明:1)修正比能法具有较强的容错能力、稳定性及特异性,识别效果优于掘进比能法; 2) 2组实测数据下,神经网络识别结果与识别矩阵的吻合率达到98.3%和98.8%; 3)以修正比能法为基础,结合神经网络法作为辅助与参考对孤石地层进行双重识别,具有较好的工程实际意义。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘建东,郭京波,王旭东
关键词: 盾构,掘进参数,孤石地层识别,修正比能,神经网络
来源: 隧道建设(中英文) 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 石家庄铁道大学机械工程学院
基金: 石家庄市科学技术研究与发展计划(186130137A)
分类号: U455.43
页码: 1132-1140
总页数: 9
文件大小: 2794K
下载量: 153
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