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地铁区间隧道盾构/TBM双模选型适应性研究
被引量：
14
1
作者
宋天田
刘川昆
+3 位作者
陈凡
徐一帆
王士民
何川
《铁道工程学报》
EI
北大核心
2022年第1期107-113,共7页
研究目的:现阶段我国城市地铁建设呈现出地质环境复杂化趋势,亟需解决复杂地质条件下地铁隧道盾构设备选型难题,需根据水文地质环境确立盾构/TBM双模掘进设备选取原则,同时提出兼顾项目工期与造价的区间模式修正公式,本文基于深圳地铁1...
研究目的:现阶段我国城市地铁建设呈现出地质环境复杂化趋势,亟需解决复杂地质条件下地铁隧道盾构设备选型难题,需根据水文地质环境确立盾构/TBM双模掘进设备选取原则,同时提出兼顾项目工期与造价的区间模式修正公式,本文基于深圳地铁14号线区间隧道工程,分析TBM及土压模式在微、中风化角岩中的实际掘进速率,验证双模盾构在复合地层的掘进适应性。研究结论:(1)基于水文地质条件的双模盾构/TBM选型,需根据地层参数差异程度确定是否选取双模式,再结合单模盾构选型原则及地层参数进行区段模式判定,同时考虑沿线其他不良地质条件;(2)深圳地铁14号线布吉站—石芽岭站区间地层全断面硬岩、软岩不均段、软土段比例为5∶3∶2,结合盾构/TBM选型原则建议采用土压/TBM双模盾构;(3)基于工期及造价确定微、中风化岩层转换下限长度并进行区段模式修正;(4)本研究结论可为地铁区间隧道盾构/TBM双模掘进设备的选取提供具体流程及方法。
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关键词
隧道工程
复合地层
双模盾构/TBM
模式选取
掘进
适应性
下载PDF
职称材料
基于GRA-SSA-Elman的隧洞TBM掘进适应性评价
被引量：
1
2
作者
赵雪
顾伟红
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第11期1879-1888,共10页
为准确评价隧洞施工TBM掘进适应性,保障TBM安全、高效施工,提出一种基于灰色关联分析(GRA)与麻雀搜索算法(SSA)优化Elman神经网络的TBM掘进适应性预测模型。首先,从地质条件、掘进参数、不良地质、施工组织4个方面综合考虑,初步选取13...
为准确评价隧洞施工TBM掘进适应性,保障TBM安全、高效施工,提出一种基于灰色关联分析(GRA)与麻雀搜索算法(SSA)优化Elman神经网络的TBM掘进适应性预测模型。首先,从地质条件、掘进参数、不良地质、施工组织4个方面综合考虑,初步选取13个主要影响因素,建立隧洞TBM掘进适应性评价指标体系;然后,利用GRA分析指标与掘进适应性间的关联性,引入SSA优化Elman神经网络,提高模型性能,并采用留一交叉验证法验证模型的准确性及可靠性,使得模型最接近原始数据分布特征;最后,结合北疆水利工程某标段中待测样本对模型预测效果进行验证,同时与Elman、PSO-Elman、BP神经网络模型预测结果及现场实际结果对比分析。结果表明:SSA-Elman模型预测结果与实际工程结果吻合度较高,该模型能够正确、有效地对TBM掘进适应性进行预测评价,且具有合理性和可操作性,可为隧洞TBM适应性评价提供一种新方法。
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关键词
隧洞施工
TBM
掘进
适应性
灰色关联分析
麻雀搜索算法
ELMAN神经网络
下载PDF
职称材料
题名
地铁区间隧道盾构/TBM双模选型适应性研究
被引量：
14
1
作者
宋天田
刘川昆
陈凡
徐一帆
王士民
何川
机构
深圳市地铁集团有限公司
西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室
出处
《铁道工程学报》
EI
北大核心
2022年第1期107-113,共7页
基金
国家重点研发计划(2016YFC0802201)
国家自然科学基金面上项目(51578461)。
文摘
研究目的:现阶段我国城市地铁建设呈现出地质环境复杂化趋势,亟需解决复杂地质条件下地铁隧道盾构设备选型难题,需根据水文地质环境确立盾构/TBM双模掘进设备选取原则,同时提出兼顾项目工期与造价的区间模式修正公式,本文基于深圳地铁14号线区间隧道工程,分析TBM及土压模式在微、中风化角岩中的实际掘进速率,验证双模盾构在复合地层的掘进适应性。研究结论:(1)基于水文地质条件的双模盾构/TBM选型,需根据地层参数差异程度确定是否选取双模式,再结合单模盾构选型原则及地层参数进行区段模式判定,同时考虑沿线其他不良地质条件;(2)深圳地铁14号线布吉站—石芽岭站区间地层全断面硬岩、软岩不均段、软土段比例为5∶3∶2,结合盾构/TBM选型原则建议采用土压/TBM双模盾构;(3)基于工期及造价确定微、中风化岩层转换下限长度并进行区段模式修正;(4)本研究结论可为地铁区间隧道盾构/TBM双模掘进设备的选取提供具体流程及方法。
关键词
隧道工程
复合地层
双模盾构/TBM
模式选取
掘进
适应性
Keywords
tunnel engineering
composite stratum
dual-mode shield/TBM
mode selection
tunneling adaptability
分类号
U455 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于GRA-SSA-Elman的隧洞TBM掘进适应性评价
被引量：
1
2
作者
赵雪
顾伟红
机构
兰州交通大学土木工程学院
出处
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第11期1879-1888,共10页
基金
国家自然科学基金(51668037)。
文摘
为准确评价隧洞施工TBM掘进适应性,保障TBM安全、高效施工,提出一种基于灰色关联分析(GRA)与麻雀搜索算法(SSA)优化Elman神经网络的TBM掘进适应性预测模型。首先,从地质条件、掘进参数、不良地质、施工组织4个方面综合考虑,初步选取13个主要影响因素,建立隧洞TBM掘进适应性评价指标体系;然后,利用GRA分析指标与掘进适应性间的关联性,引入SSA优化Elman神经网络,提高模型性能,并采用留一交叉验证法验证模型的准确性及可靠性,使得模型最接近原始数据分布特征;最后,结合北疆水利工程某标段中待测样本对模型预测效果进行验证,同时与Elman、PSO-Elman、BP神经网络模型预测结果及现场实际结果对比分析。结果表明:SSA-Elman模型预测结果与实际工程结果吻合度较高,该模型能够正确、有效地对TBM掘进适应性进行预测评价,且具有合理性和可操作性,可为隧洞TBM适应性评价提供一种新方法。
关键词
隧洞施工
TBM
掘进
适应性
灰色关联分析
麻雀搜索算法
ELMAN神经网络
Keywords
tunnel construction
driving adaptability of tunnel boring machine
grey correlation analysis
sparrow search algorithm
Elman neural network
分类号
U455 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
地铁区间隧道盾构/TBM双模选型适应性研究
宋天田
刘川昆
陈凡
徐一帆
王士民
何川
《铁道工程学报》
EI
北大核心
2022
14
下载PDF
职称材料
2
基于GRA-SSA-Elman的隧洞TBM掘进适应性评价
赵雪
顾伟红
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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