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摘要
盾构施工中采集的参数众多，难以直接反映滚刀磨损量的发展规律。统计31种现有滚刀磨损研究中影响参数的出现频次，以广州地铁18号线番禺广场至南村万博区间2号始发井-中间风井右线盾构区间为依托，选择14种输入参数，整理出共2 386条样本用于BP神经网络模型开发。分别采用序贯模型优化(SMBO)和遗传算法(GA)进行超参数优化。模型预测值与实测值决定系数达0.832,准确预测了滚刀磨损量。选择预测准确度较高模型进行敏感性分析，验证所选的14种参数对于滚刀磨损量预测的贡献，结果表明，考虑土压、新旧刀、盾构深度对于滚刀磨损量预测有较大贡献。本文成果可为其他地层下的盾构滚刀磨损量预测与分析提供参考。
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