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复合地层小直径隧道掘进机掘进速度区间预测
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作者 杨耀红 韩兴忠 +2 位作者 张智晓 刘德福 孙小虎 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第34期14638-14650,共13页
合理准确预测隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)的掘进速度是实现TBM智能化控制的关键问题之一,复合地层小直径TBM施工的不确定性较常规地质条件更强,而传统预测方法对施工过程的不确定性考虑不足。在此通过引入区间预测方法,提出... 合理准确预测隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)的掘进速度是实现TBM智能化控制的关键问题之一,复合地层小直径TBM施工的不确定性较常规地质条件更强,而传统预测方法对施工过程的不确定性考虑不足。在此通过引入区间预测方法,提出基于4种不同Bootstrap方法结合KELM-ANN模型的TBM掘进速度区间预测模型,并以南水北调安阳输水隧洞工程为例,选取142组工程实测数据验证区间预测模型的有效性。研究结果表明:基于Rademacher分布建立的模型预测结果优于其他3种方法,不仅可以得到较好的点预测结果,还可以构造出较为清晰可靠的区间将掘进速度实测值完全包络在内;随着置信水平的提高,区间可容纳的不确定性和风险也逐渐上升,通过变化区间宽度,能较好地量化和解释TBM施工过程中的不确定性因素对掘进速度的影响。研究结果可为TBM掘进性能预测和掘进参数优化提供参考。 展开更多
关键词 复合地层 小直径隧道掘进机(tunnel boring machine TBM) 掘进速度 区间预测 BOOTSTRAP方法 核极限学习机(kernel based extreme learning machine KELM) 神经网络
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