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地铁盾构下穿多股道铁路路基变形控制优化研究 被引量：24
1
作者 马相峰 龚伦 +2 位作者 吴金霖 王立川 孔超 《铁道标准设计》 北大核心 2019年第11期85-90,共6页
为研究盾构下穿铁路时不同加固方案的效果,通过FLAC3D数值模拟,在分析盾构参数对地表沉降影响的基础上,对比研究D型梁加固和管棚注浆加固2种股道加固方案的特点,得到如下结论:地层损失率越低、盾构密封舱内压力越大,地表沉降越小,针对... 为研究盾构下穿铁路时不同加固方案的效果,通过FLAC3D数值模拟,在分析盾构参数对地表沉降影响的基础上,对比研究D型梁加固和管棚注浆加固2种股道加固方案的特点,得到如下结论:地层损失率越低、盾构密封舱内压力越大,地表沉降越小,针对不同工程,应对比选取最佳密封舱内压力以保证整体沉降最小;D型梁的隔离作用优于管棚注浆,但其施工会对股道造成较大扰动;D型梁加固具有一步到位的效果,后期安全系数更高,复杂工程中,D型梁的适用性强于管棚注浆;管棚注浆和D型梁2种加固方案,管棚注浆的经济性和可操作性更强,2种股道加固方案都满足变形要求时,宜优先采用管棚注浆加固;管棚注浆无法满足股道变形要求时,宜考虑D型梁加固。 展开更多
关键词 盾构隧道 既有铁路 路基 变形控制 密封舱压力 D型梁 管棚注浆
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基于PSO-RF模型的复杂地层双模盾构土压掘进模式下密封舱压力预测 被引量：1
2
作者 张斌 佟彬 +2 位作者 刘国强 周子豪 王树英 《隧道与地下工程灾害防治》 2023年第1期97-106,共10页
依托广州地铁7号线2期工程洪圣沙-裕丰围区间隧道工程,采用粒子群算法优化随机森林方法(particle swarm optimization-random forest algorithm,PSO-RF)建立双模盾构土压掘进模式下密封舱压力预测模型。通过对盾构掘进参数进行相关性分... 依托广州地铁7号线2期工程洪圣沙-裕丰围区间隧道工程,采用粒子群算法优化随机森林方法(particle swarm optimization-random forest algorithm,PSO-RF)建立双模盾构土压掘进模式下密封舱压力预测模型。通过对盾构掘进参数进行相关性分析,筛选出对密封舱压力影响较大的掘进参数,包括螺机转速、螺机扭矩、刀盘转速、推进速度、贯入度、刀盘扭矩、总推力,将筛选出的掘进参数作为预测模型输入参数,密封舱压力作为模型的输出参数,对密封舱压力进行预测。结果表明:采用PSO-RF预测模型能够有效预测双模盾构密封舱压力;相比于传统神经网络预测模型,PSO-RF模型预测精度更高,平均绝对误差均在10%以内,预测值和实际值的拟合优度R^(2)为0.9014,在预测精度及模型的泛化能力上明显优于BP神经网络。 展开更多
关键词 双模盾构 密封舱压力 随机森林 粒子群优化算法
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