基于K-means聚类算法的盾构掘进参数设定方法研究

• 作者: 樊杰 胡珉
• 来源期刊: 隧道建设（中英文）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 盾构掘进参数 K-means聚类算法 经验公式设定法 类比设定法
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 1772-1777
• 页数: 6页
• 分类号: U45
• 字数: 5256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2018.11.003

摘要

盾构掘进参数的合理设定是保障盾构隧道施工质量和安全的基础.为实现掘进参数的准确设定,基于典型工程类比设定理论,将K-means聚类算法与经验公式设定法相结合,提出盾构掘进参数类比设定法(SAPAS),实现典型工程工况掘进参数的自动提取和匹配.与传统的经验公式法相比,SAPAS改善了经验公式的实际使用效果,能够更准确地进行参数设定,有利于提高施工质量和安全.通过在上海轨道交通的部分工程中进行实践,取得了良好的施工效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊杰	上海大学土木工程系	1	2	1.0	1.0