基于MIV-BP模型和AIC准则的盾构掘进参数优化研究

• 作者: 和孙文 张社荣 方鑫
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 盾构施工 掘进参数 复合地层 BP神经网络 平均影响值 赤池信息准则
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 隧道/地下工程
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 分类号: U455.43|U459.6
• 字数: 4748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201810160001

摘要

为解决水下隧道和隧洞工程盾构施工关键掘进参数在复合地层中难以控制的问题,以广东陆丰核电站1、2号机组排水隧洞工程盾构施工为背景,将平均影响值(Mean Impact Value,MIV)算法引入BP神经网络模型,筛选出对施工效果影响显著的关键掘进参数,在此基础上,基于AIC准则对其进行最优分布拟合,提出以50％和90％置信水平下的置信区间,分别作为掘进参数的控制区间和预警区间的掘进参数优化设计方案,并基于Python脚本语言自带的开源Scikit-Learn、SciPy模块库开发了相应的程序.分析结果表明,刀盘扭矩、总推力等参数对隧洞拱顶沉降起重要的控制作用,所开发程序具有良好的统计分析、快速指导施工的功能,可以为同类型盾构在相似复合地层下掘进参数的选取、优化和隧洞拱顶沉降量的控制提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张社荣	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	159	1507	20.0	30.0
5	和孙文		12	52	4.0	7.0
6	方鑫	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	2	9	1.0	2.0