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基于支持向量机回归算法的盾构下穿市政管线参数优化研究
1
作者
王非
韩凯杰
+2 位作者
余鑫
金平
许
卓
淋
《广东土木与建筑》
2024年第5期65-67,共3页
随着盾构法施工在我国城市地铁隧道建设的广泛应用,盾构施工将面临越来越复杂的施工场景,尤其是在城市生活区的施工中,将不可避免地穿越各类复杂的市政管线。以合肥某地铁盾构工程下穿市政管线为背景,通过建立数值模型,构建了基于支持...
随着盾构法施工在我国城市地铁隧道建设的广泛应用,盾构施工将面临越来越复杂的施工场景,尤其是在城市生活区的施工中,将不可避免地穿越各类复杂的市政管线。以合肥某地铁盾构工程下穿市政管线为背景,通过建立数值模型,构建了基于支持向量机回归(SVMR)算法的机器学习模型,并通过优化算法反向求解得到了符合施工要求的盾构参数优化方案。研究结果表明,方法的有效性通过了数值模拟试验和工程实践的验证,能够基于已有的少量盾构参数,针对关键掘进参数如推力、刀盘转速等进行优化,并提出最优组合方案,以确保施工的安全与高效,可为类似工程提供参考。
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关键词
盾构下穿管线
支持向量机回归
反向求解
掘进参数优化
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题名
基于支持向量机回归算法的盾构下穿市政管线参数优化研究
1
作者
王非
韩凯杰
余鑫
金平
许
卓
淋
机构
中铁五局集团有限公司
中南大学土木工程学院
出处
《广东土木与建筑》
2024年第5期65-67,共3页
文摘
随着盾构法施工在我国城市地铁隧道建设的广泛应用,盾构施工将面临越来越复杂的施工场景,尤其是在城市生活区的施工中,将不可避免地穿越各类复杂的市政管线。以合肥某地铁盾构工程下穿市政管线为背景,通过建立数值模型,构建了基于支持向量机回归(SVMR)算法的机器学习模型,并通过优化算法反向求解得到了符合施工要求的盾构参数优化方案。研究结果表明,方法的有效性通过了数值模拟试验和工程实践的验证,能够基于已有的少量盾构参数,针对关键掘进参数如推力、刀盘转速等进行优化,并提出最优组合方案,以确保施工的安全与高效,可为类似工程提供参考。
关键词
盾构下穿管线
支持向量机回归
反向求解
掘进参数优化
Keywords
shield underneath pipeline
support vector machine regression
inverse solution
optimisation of tunneling parameters
分类号
U455.43 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
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1
基于支持向量机回归算法的盾构下穿市政管线参数优化研究
王非
韩凯杰
余鑫
金平
许
卓
淋
《广东土木与建筑》
2024
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