NSVR硬岩隧道掘进机刀盘扭矩预测分析

• 作者: 周建军 张亚坤 杨华勇 段理文 王超 龚国芳
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 硬岩 隧道掘进机(TBM) 刀盘扭矩 非线性支持向量回归(NSVR) 推进速度 刀盘转速 围岩类别
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 机械工程与力学
• 页码范围: 479-486
• 页数: 8页
• 分类号: TH137|U455.44
• 字数: 5572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2018.03.009

摘要

为了避免硬岩隧道掘进机(TBM)刀盘受困,提出TBM刀盘扭矩的非线性支持向量回归(NSVR)预测模型来指导TBM掘进施工.结合吉林引松供水工程现场掘进大量数据,研究TBM刀盘扭矩与掘进参数间的相关关系,得到刀盘扭矩与围岩类别、刀盘转速和推进速度具有明显相关关系:随着围岩强度由强到弱,推进速度对刀盘扭矩的影响逐渐变弱,刀盘转速对刀盘扭矩的影响逐渐变强.基于这种相关关系,建立刀盘扭矩NSVR预测模型,并将该模型应用于吉林引松隧道工程,对按1∶1划分的19 854个训练样本和19 854个测试样本的刀盘扭矩进行预测.预测结果表明:训练样本集和测试样本集的平均相对预测误差分别为11.3％和12.9％,测试样本集中相对预测误差高于60％的有516个测试样本,占测试样本集总数的2.6％.各项数据表明,在给定刀盘转速、推进速度和围岩类别条件下,建立的刀盘扭矩NSVR预测模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王超	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	77	1026	15.0	30.0
2	杨华勇	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	350	6927	43.0	64.0
3	龚国芳	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	136	2208	21.0	42.0
4	周建军	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	6	51	3.0	6.0
5	段理文	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	4	40	3.0	4.0
6	张亚坤	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	2	3	1.0	1.0