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盾构由于具有自动程度高、成型快等特点,已经成为地铁施工的一种重要方法。由于地铁修建于城市中心,且施工引起的安全问题主要为地面沉降,因此地铁盾构施工所引起的安全问题不能忽略。但是盾构施工安全是远远不够的,在实际工程中,在保证安全的前提下有一个较快的施工速度也同样重要。鉴于此,本文以新疆乌鲁木齐轨道交通1号线16标段为工程背景,以实地监测、施工数据为依托,将最大地表沉降值、单环掘进速度作为输出目标,建立了BP神经网络,并以此进行多目标优化,寻找符合实际工程要求的盾构掘进决策参数。其主要工作如下:(1)首先介绍了新疆乌鲁木齐轨道交通1号线的工程概况、盾构机的选型以及工程监测方案,并以此分析了地表沉降的五个沉降阶段,根据这个变化规律首先概括性的分析了盾构施工沉降和掘进速度的影响性因素。(2)根据敏感性分析,将盾构施工作为一个系统工程建立数据库,产生数据主要分为3类:环境参数、施工过程参数、安全监测。对于壁后注浆和渣土改良这些动态数据首先进行了性能上的优化,然后对施工时产生的数据进行了统计和筛选。由于部分样本数据不足,提出将地表沉降样本进行三次样条插值,结果表明插值效果较好。(3)通过对神经网络过程细化,并根据实际施工情况,选取对地表沉降、单环掘进速度的敏感因素作为决策输入变量,以地表沉降、单环掘进速度作为输出目标变量,选取BP神经网络作为建模工具。(4)由于地表沉降、掘进速度之间是相互影响的,因此本文以地表沉降在预警范围内,通过物理规划将沉降值规划到沉降安全范围内,以沉降安全、单环掘进速度越快为目标适应度函数,采用NSGA-II进行偏好多目标优化,得到以决策者偏好的Pareto最优解集,即保证安全的前提下,存在较快掘进速度的盾构施工决策参数。