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基于主成分分析与BP神经网络的TBM围岩可掘性分级实时识别方法研究
被引量:
7
1
作者
段志伟
杜立杰
+3 位作者
吕海
明
王家海
刘海东
富勇明
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2020年第3期379-388,共10页
TBM围岩可掘性等级实时在线识别和预警对TBM安全高效以及智能化掘进意义重大,基于新疆EH隧洞工程直径为7. 0 m的敞开式TBM实际掘进数据与地质数据,通过TBM掘进性能与施工风险的特征参数指标对围岩进行可掘性分级。在对不同围岩下区分度...
TBM围岩可掘性等级实时在线识别和预警对TBM安全高效以及智能化掘进意义重大,基于新疆EH隧洞工程直径为7. 0 m的敞开式TBM实际掘进数据与地质数据,通过TBM掘进性能与施工风险的特征参数指标对围岩进行可掘性分级。在对不同围岩下区分度较好的掘进参数进行主成分分析之后,获得表征围岩可掘性等级的2个主成分指标,并在此基础上构建BP神经网络对围岩可掘性等级进行识别。同时,为提高模型响应速度,设计了一个MATLAB程序,从而获得了实用性较强的围岩可掘性等级实时识别方法。
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关键词
TBM
围岩可掘性分级
主成分分析
BP神经网路
实时识别模型
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职称材料
题名
基于主成分分析与BP神经网络的TBM围岩可掘性分级实时识别方法研究
被引量:
7
1
作者
段志伟
杜立杰
吕海
明
王家海
刘海东
富勇明
机构
石家庄铁道大学
中铁十九局集团第一工程有限公司
出处
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2020年第3期379-388,共10页
基金
新疆EH工程科研计划(2019EH-TBM-3)
中国铁路总公司科研计划(2016G004-A)。
文摘
TBM围岩可掘性等级实时在线识别和预警对TBM安全高效以及智能化掘进意义重大,基于新疆EH隧洞工程直径为7. 0 m的敞开式TBM实际掘进数据与地质数据,通过TBM掘进性能与施工风险的特征参数指标对围岩进行可掘性分级。在对不同围岩下区分度较好的掘进参数进行主成分分析之后,获得表征围岩可掘性等级的2个主成分指标,并在此基础上构建BP神经网络对围岩可掘性等级进行识别。同时,为提高模型响应速度,设计了一个MATLAB程序,从而获得了实用性较强的围岩可掘性等级实时识别方法。
关键词
TBM
围岩可掘性分级
主成分分析
BP神经网路
实时识别模型
Keywords
TBM
rock excavatability grade
principal component analysis
BP neural network
real-time identification model
分类号
U452.12 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主成分分析与BP神经网络的TBM围岩可掘性分级实时识别方法研究
段志伟
杜立杰
吕海
明
王家海
刘海东
富勇明
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2020
7
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