砂卵石地层下盾构关键掘进参数匹配关系研究

发布时间：2017-08-19 14:44

  本文关键词：砂卵石地层下盾构关键掘进参数匹配关系研究

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【摘要】：随着地铁建设的大力推进,盾构施工法在城市隧道修建中的应用越来越广泛。掘进参数控制是盾构施工的关键,对于保证施工安全及效率具有重要意义。本文以成都地铁7号线火神区间的盾构施工为背景,对砂卵石地层掘进中的关键参数匹配关系进行研究。论文的主要工作如下：1、结合实际盾构施工,选取了与掘进相关的关键参数,分析了其特点及影响因素,统计了其分布规律；基于已有的盾构参数计算模型,建立了盾构推力及扭矩关于土仓压力和贯入度的数学关系式,并利用现场掘进数据对其进行修正；2、基于现场掘进数据,统计分析了关键参数之间的相互关系；通过回归分析建立了刀盘扭矩和掘进速度关于盾构推力、刀盘转速、土仓压力的数学模型,检验了模型的合理性,分析了模型中各参数的关联性；3、分别基于BP和GRNN神经网络建立了以刀盘扭矩、土仓压力和贯入度为输入,盾构推力和掘进速度为输出的预测模型,模型预测的平均误差均小于5%；对比分析了两种模型的预测效果,选择BP模型用于后续掘进参数配置关系研究；4、基于刀盘扭矩与土仓压力、贯入度之间的数学关系式,以及盾构推力和掘进速度的BP神经网络预测模型,通过理论分析推算了各参数的合理配置范围,可用于类似地层的关键参数配置；5、基于Matlab2012b的GUIDE开发工具,设计了用于盾构关键参数分析的GUI界面,主要包括“导入掘进数据”、“关键参数规律分析”、“关键参数相关性分析”、“基于神经网络的关键参数预测”4个功能模块；并基于现场掘进数据对各功能模块进行了演示。
【关键词】：土压平衡盾构 砂卵石地层 掘进参数 相关性分析 配置分析
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U455.43
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外掘进参数研究现状12-14
• 1.2.1 刀具破岩力计算研究12
• 1.2.2 掘进参数计算研究12-13
• 1.2.3 掘进参数匹配关系研究13-14
• 1.3 本文主要研究内容14-16
• 第2章 工程条件及关键掘进参数分析16-33
• 2.1 工程地质概况16
• 2.2 盾构主机设备分析16-19
• 2.3 关键掘进参数分析19-32
• 2.3.1 关键参数的选取19
• 2.3.2 掘进速度19-20
• 2.3.3 刀盘转速20-21
• 2.3.4 贯入度21-22
• 2.3.5 土仓压力22-24
• 2.3.6 螺旋输送机转速24-25
• 2.3.7 盾构推力与刀盘扭矩25-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第3章 关键掘进参数相关性研究33-43
• 3.1 关键参数间相互关系分析33-39
• 3.1.1 刀盘扭矩与刀盘转速的关系33
• 3.1.2 土仓压力与掘进速度、螺旋输送机转速的关系33-34
• 3.1.3 掘进速度与贯入度的关系34-35
• 3.1.4 盾构推力、刀盘扭矩与掘进速度的关系35-36
• 3.1.5 盾构推力、刀盘扭矩与土仓压力的关系36
• 3.1.6 刀盘扭矩与盾构推力的关系36-37
• 3.1.7 比扭矩与比推力的关系37-38
• 3.1.8 掘进速度与比推力的关系38-39
• 3.1.9 土仓压力与比推力的关系39
• 3.2 关键掘进参数回归分析39-42
• 3.2.1 模型参数的选择39-40
• 3.2.2 掘进速度模型40-41
• 3.2.3 盘扭矩模型41-42
• 3.3 本章小结42-43
• 第4章 基于神经网络的关键参数预测研究43-57
• 4.1 神经网络预测方法43-45
• 4.1.1 神经网络方法原理43-44
• 4.1.2 模型变量的选取与预处理44-45
• 4.2 基于遗传算法的BP网络的仿真分析45-52
• 4.2.1 BP神经网络的结构45-46
• 4.2.2 BP神经网络模型设计46-48
• 4.2.3 遗传算法优化设计48-49
• 4.2.4 优化模型仿真分析49-52
• 4.3 基于广义回归神经网络的仿真分析52-56
• 4.3.1 广义回归神经网络的结构53
• 4.3.2 光滑因子优化分析53-55
• 4.3.3 模型仿真分析55-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第5章 关键掘进参数配置研究57-62
• 5.1 安全、快速、高效性分析57-59
• 5.1.1 安全性分析57
• 5.1.2 高效性分析57-59
• 5.1.3 快速性分析59
• 5.2 关键掘进参数配置分析59-61
• 5.2.1 关键掘进参数配置方法59-60
• 5.2.2 关键掘进参数配置与建议60-61
• 5.3 本章小结61-62
• 第6章 基于关键参数分析的GUI界面设计62-70
• 6.1 开发工具简介62
• 6.2 GUI界面设计62-63
• 6.3 界面功能设计63-69
• 6.3.1 导入数据63-65
• 6.3.2 分布规律分析65
• 6.3.3 相关性分析65-66
• 6.3.4 神经网络分析66-69
• 6.4 本章小结69-70
• 结论与展望70-72
• 致谢72-73
• 参考文献73-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文76

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