基于Matlab的BP神经网络在预测TBM掘进速度中的应用

TBM的掘进效率受围岩特征和机器设备性能的影响,预测TBM的掘进速度需要考虑这两方面因素。由于地质环境具有不确定性,文章分别采用正态分布和指数分布模拟岩石单轴抗压强度UCS和岩石质量指标RQD的统计分布规律,利用Monte Carlo算法生成相应的随机输入参数;在考虑机器设备性能因素时,通过净推力和刀盘直径的比值,消除了不同机器设备之间性能因素的影响差异;基于围岩和机器性能两方面输入参数,在Matlab软件中建立了预测TBM掘进贯入度的BP神经网络模型。通过工程实例验证,模型的预测结果和实际情况比较接近。

复合载体夯扩水泥粉煤灰碎石桩复合地基设计及探讨

在地基处理技术中,将复合载体夯扩桩技术与水泥粉煤灰碎石桩法相结合,取其各自优点,拓展地基处理方法。对二者的原理、方法及组成复合地基的方法进行介绍,并详细介绍了单桩承载力、复合地基承载力特征值及沉降计算。