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基于自学习的盾构施工多参数匹配研究

Research on Multi Parameter Matching of Shield Construction Based on Self-learning
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摘要 将人工神经网络和遗传算法相结合构建了一种算法模型,把大直径土压平衡盾构隧道工程中的核心数据输入该模型进行自学习,获得了减小地面沉降的施工参数组合。文中将获得的施工参数组合应用到类似工况中,获得了良好的效果,说明了此方法在今后施工的实用价值。 An algorithm model was constructed by combining artificial neural network and genetic algorithm.The core data of large-diameter earth pressure balance shield tunnel project were input into the model for self-learning,and the construction parameter combination to reduce land settlement was obtained.The combination of construction parameters obtained was applied to similar shield tunnel project,and good results were obtained,which showed the practical value of this method in future tunnel projects.
作者 羌培 Qiang Pei(Shanghai Tunnel Engineering Co.Ltd.,Shanghai 200232)
出处 《江西建材》 2021年第11期221-223,共3页 Jiangxi Building Materials
基金 上海市科委项目,市域高速铁路智能化建造和风险防控关键技术研究及应用示范(19DZ1201007) 自适应智能盾构隧道精细化建造关键技术研究及示范(20dz1202202)。
关键词 盾构施工 自学习 人工神经网络 遗传算法 Shield construction Self-learning Artificial neural networks Genetic algorithm
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