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摘要
盾构掘进性能主要取决于地质条件和机器工作状态的变化。了解其特性是地铁施工中盾构机运行和控制的关键。尽管大量的盾构掘进数据在解释其潜在含义方面面临巨大挑战，但尚未确定盾构掘进性能的系统观点。在本研究中，提出了一种盾构隧道性能网络建模和分析方法，旨在将高维数据挖掘和复杂网络方法相结合，用于盾构性能评估。通过分析地铁隧道工程中获得的盾构掘进性能的异质数据，对其进行了测试。构造中的每个段环隧道循环被认为是映射的网络的节点，而边缘由具有大于最佳阈值的相似性的节点确定。构建的网络表现出较高的聚类系数和相对较短的路径长度，这表明了小世界拓扑特征。在复杂网络的基础上，检测出不同规模的性能网络中的群落，为地质条件识别和盾构掘进性能风险评估提供了重要的决策信息。
