基于盾构掘进参数的孤石地层识别方法研究

• 作者: 刘建东 王旭东 郭京波
• 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 孤石地层识别 修正比能 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 1132-1140
• 页数: 9页
• 分类号: U455
• 字数: 6718字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2019.07.009

摘要

为了在盾构掘进过程中准确识别孤石地层,保证施工安全,运用理论分析与工程数据验证,研究孤石地层识别方法.基于盾构掘进比能,结合主掘进参数,提出修正比能(SM),构建孤石地层SM识别模型及识别矩阵.运用BP神经网络技术,以实测掘进参数作为训练样本,建立孤石地层神经网络识别模型,具有极高的识别精度.利用盾构掘进数据对孤石地层识别方法进行工程验证.研究结果表明:1)修正比能法具有较强的容错能力、稳定性及特异性,识别效果优于掘进比能法;2)2组实测数据下,神经网络识别结果与识别矩阵的吻合率达到98.3％和98.8％;3)以修正比能法为基础,结合神经网络法作为辅助与参考对孤石地层进行双重识别,具有较好的工程实际意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭京波	石家庄铁道大学机械工程学院	58	342	9.0	16.0
2	王旭东	石家庄铁道大学机械工程学院	6	17	3.0	4.0
3	刘建东	石家庄铁道大学机械工程学院	3	0	0.0	0.0