【摘 要】
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传统的围岩分级方法主要是针对隧洞围岩的稳定性而提出的,而全断面岩石掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)施工的隧道工程对围岩分级提出了更高要求,除了考虑隧道围岩的
【机 构】
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同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室,上海 200092
【出 处】
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第一届全国岩石隧道掘进机工程技术研讨会
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传统的围岩分级方法主要是针对隧洞围岩的稳定性而提出的,而全断面岩石掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)施工的隧道工程对围岩分级提出了更高要求,除了考虑隧道围岩的稳定性,还包括TBM 的施工性能、综合成本效益等。本文综合考虑围岩的地质参数和TBM 施工的掘进参数,运用T-S 模糊神经网络的方法,以单轴抗压强度Rc、岩体完整系数KV和单位体积节理数JV 为模型输入变量,以日施工速度AR 和场切深指数FPI 为模型输出评价指标,建立了基于TBM 施工的岩体质量分级模型,将TBM 施工的围岩分为四级。根据引汉济渭工程岭北隧洞的掘进参数,对模型进行了验证,分级结果与施工实际相吻合。
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