论文摘要
为解决水下隧道和隧洞工程盾构施工关键掘进参数在复合地层中难以控制的问题,以广东陆丰核电站1、2号机组排水隧洞工程盾构施工为背景,将平均影响值（Mean Impact Value,MIV）算法引入BP神经网络模型,筛选出对施工效果影响显著的关键掘进参数,在此基础上,基于AIC准则对其进行最优分布拟合,提出以50%和90%置信水平下的置信区间,分别作为掘进参数的控制区间和预警区间的掘进参数优化设计方案,并基于Python脚本语言自带的开源Scikit-Learn、SciPy模块库开发了相应的程序。分析结果表明,刀盘扭矩、总推力等参数对隧洞拱顶沉降起重要的控制作用,所开发程序具有良好的统计分析、快速指导施工的功能,可以为同类型盾构在相似复合地层下掘进参数的选取、优化和隧洞拱顶沉降量的控制提供参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张社荣,方鑫,和孙文
关键词: 盾构施工,掘进参数,复合地层,神经网络,平均影响值,赤池信息准则
来源: 铁道标准设计 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 水利水电工程
单位: 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津大学建筑工程学院,中国水利水电第十四工程局有限公司
基金: 云南省重点研发计划“滇中引水智能水联网关键技术研究及应用”项目资助(2017IB014),国家自然科学基金创新研究群体科学基金(51621092)
分类号: TV554
DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201810160001
页码: 95-101
总页数: 7
文件大小: 2266K
下载量: 419