TBM掘进参数相关性分析及掘进速度预测

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隧道掘进机(TBM)是当前岩石隧道开挖使用的主要施工设备,其综合掘进性能直接影响隧道施工的工期和成本。在目前TBM施工中,通常采用理论计算和施工经验的方式确定试掘进阶段掘进参数,掘进过程中围岩性质变化较大,掘进参数根据施工情况及时调整至合适值非常重要。为了合理设置TBM掘进参数以提高掘进效率,对掘进数据进行分析挖掘,进行主要掘进参数的相关性分析、掘进参数设置的优化、掘进速度的预测研究,研究结果对于优化TBM掘进参数的设定范围、提高掘进速度、节省施工成本具有重要的科学意义和重大的工程价值。本文介绍了盘形滚刀的力学破岩理论和掘进速度的影响因素,总结了掘进速度的主要影响因素以及各个掘进参数之间的规律及映射关系;对主要掘进参数进行了研究,得到了主要掘进参数变化曲线和分布统计量,分析了掘进参数和掘进速度之间的相关性,得到了对掘进速度影响较大的主要掘进参数;提出了两项新定义的交互项变量,具有实际应用意义,提出了带交互项的预测分析方法,将预测速度和实际速度进行对比,计算得到平均偏差比例为3.824%,结果表明,交互项用于预测分析具有较好的可靠性。建立了掘进速度优化数学模型,创建了交互式的掘进速度多目标优化方法,从一个案例出发,采用掘进速度优化方法进行实际案例分析,对优化前后的掘进速度进行对比验证,优化后掘进速度平均值50.61 mm/min,稍高于优化前掘进速度平均值48.05 mm/min,得到了典型地质条件下的最优掘进参数范围,为掘进参数的优化设置提供了理论依据。设计了掘进速度的回归分析预测过程,建立了传统掘进速度回归预测模型,提出了用偏差值进行拟合的改进型实时预测方法,预测速度与实际速度之间偏差控制在1%以内,提高了预测方法的实用性、时效性和精度。完成了TBM掘进速度实时预测软件的界面设计和功能设计工作,实现了掘进参数的实时调取、更新,掘进速度曲线实时显示、预测以及对比显示,简化了预测过程,提高效率。
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