【摘 要】
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随着全断面隧道掘进机(TBM)不断投入到隧道工程建设中,TBM掘进参数的自适应调整显得越来越重要。由于在开挖之前难以准确预测地质条件,因此基于现场监测数据预测刀盘扭矩及总
【机 构】
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同济大学土木工程学院,同济大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41877246).
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随着全断面隧道掘进机(TBM)不断投入到隧道工程建设中,TBM掘进参数的自适应调整显得越来越重要。由于在开挖之前难以准确预测地质条件,因此基于现场监测数据预测刀盘扭矩及总推力等某些重要的掘进参数对TBM掘进参数的适应性调整具有重要作用。文章以吉林引松供水工程TBM3标段为研究对象,引入可以考虑数据时间相关性的深度学习方法——长短时记忆网络(LSTM),依据TBM掘进循环上升段前30 s的掘进参数提出了可以对稳定段总推力和刀盘扭矩准确预测的模型。结果表明,稳定段总推力和刀盘扭矩的预测精度较高,分别达到了91
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