岩土力学 ›› 2021, Vol. 42 ›› Issue (2): 519-528.doi: 10.16285/j.rsm.2020.0164
闫长斌1,汪鹤健1,杨继华2,陈馈3,周建军3,郭卫新2
YAN Chang-bin1, WANG He-jian1, YANG Ji-hua2, CHEN Kui3, ZHOU Jian-jun3, GUO Wei-xin2
摘要: 科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR)提取影响参数主成分,再利用深度神经网络(DNN)进行训练预测,提出了一种基于PLSR-DNN耦合方法的TBM净掘进速率预测模型。基于兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实测数据,选择岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、刀盘推力、刀盘转速、岩体完整性系数和岩石耐磨性指数,共6个影响参数,验证了模型预测的合理性,并对不同预测方法的拟合精度和预测精度进行了对比分析。研究结果表明:(1)偏最小二乘回归可有效克服自变量之间的多重共线性问题,将提取的主成分作为深度神经网络的输入层进行训练,简化了神经网络结构;(2)PLSR-DNN耦合预测模型避免了过拟合与拟合不足问题,具有收敛速度快,求解稳定和拟合精度高等特点;(3)PLSR-DNN耦合预测模型平均相对拟合误差2.96%,平均相对预测误差3.27%,其拟合精度和预测精度均明显高于偏最小二乘回归模型、BP神经网络模型以及支持向量回归(SVR)模型。
中图分类号:
[1] | 史林肯, 周辉, 宋明, 卢景景, 张传庆, 路新景, . 深部复合地层TBM开挖扰动模型试验研究[J]. 岩土力学, 2020, 41(6): 1933-1943. |
[2] | 吴鑫林, 张晓平, 刘泉声, 李伟伟, 黄继敏. TBM岩体可掘性预测及其分级研究[J]. 岩土力学, 2020, 41(5): 1721-1729. |
[3] | 刘鹤, 刘泉声, 唐旭海, 罗慈友, 万文恺, 陈磊, 潘玉丛, . TBM护盾−围岩相互作用荷载识别方法[J]. 岩土力学, 2019, 40(12): 4946-4954. |
[4] | 刘泉声,彭星新,黄 兴,雷广峰,魏 莱,刘 鹤,. 全断面隧道掘进机护盾受力监测及卡机预警[J]. , 2018, 39(9): 3406-3414. |
[5] | 翟淑芳,周小平,毕 靖, . TBM滚刀破岩的广义粒子动力学数值模拟[J]. , 2018, 39(7): 2699-2707. |
[6] | 刘泉声,赵怡凡,张晓平,孔晓璇. 灰岩隧道掘进机隧道点荷载试验评价岩石强度方法的研究与探讨[J]. , 2018, 39(3): 977-984. |
[7] | 陈卫忠,马池帅,田洪铭,杨建平,. TBM隧道施工期岩爆预测方法探讨[J]. , 2017, 38(S2): 241-249. |
[8] | 马池帅,陈卫忠,田洪铭,杨建平,. 基于TBM掘进参数的岩石强度估算方法探讨[J]. , 2017, 38(S2): 295-303. |
[9] | 刘泉声,刘 琪,刘学伟,孙 磊,张晓波,纪 杰,. 楔刀作用下软硬互层岩体贯入破坏试验研究[J]. , 2017, 38(7): 1849-1855. |
[10] | 黄 兴,刘泉声,彭星新,雷广峰,魏 莱,. 引大济湟工程TBM挤压大变形卡机计算分析与综合防控[J]. , 2017, 38(10): 2962-2972. |
[11] | 冀佩琦,张晓平,张 旗, . 延脆性变化对隧道掘进机刀具破岩过程及其破坏模式影响的颗粒元模拟分析[J]. , 2016, 37(S2): 724-734. |
[12] | 刘泉声,潘玉丛,孔晓璇,刘建平,时 凯,崔先泽,黄诗冰,. TBM滚刀贯入过程中泥岩破坏特征试验研究[J]. , 2016, 37(S1): 166-174. |
[13] | 程建龙,杨圣奇,潘玉丛,田文岭,赵维生,. 挤压地层双护盾TBM围岩变形及应力场特征研究[J]. , 2016, 37(S1): 371-380. |
[14] | 肖亚勋,冯夏庭,陈炳瑞,丰光亮. 深埋隧洞即时型岩爆孕育过程的频谱演化特征[J]. , 2015, 36(4): 1127-1134. |
[15] | 邹 飞 ,李海波 ,周青春 ,莫振泽 ,朱小明 ,牛 磊 ,杨风威 . 岩石节理倾角和间距对隧道掘进机破岩特性影响的试验研究[J]. , 2012, 33(6): 1640-1646. |
|