TBM掘进速度预测模型研究

作者：吕根根; 张晓平^*; 刘泉声; 潘少林

来源：河南科学, 2019, 37(08): 1289-1295.

• TBM掘进速度
• CART
• BP神经网络
• 预测

随着机械制造技术的进步,全断面岩石隧道掘进机被广泛应用于深、长、大隧洞的开挖,鉴于全断面岩石隧道掘进机(TBM)对地质条件十分敏感,且其前期投入巨大,采用合适的方法、准确地预测TBM掘进速度对TBM施工的进度安排和成本估计十分重要.基于纽约皇后NO.3隧道153组实测岩体参数(UCS、PSI、DWP、BTS、α)和TBM掘进速度(PR),分别采用BP神经网络和CART算法建立TBM掘进速度预测模型,与已有预测模型对比发现,CART预测模型预测精度更高更易于不同工程相互借鉴,且在部分岩体参数缺失的情况下也能对TBM掘进速度进行有效预测.

• 单位
  武汉大学; 建筑工程学院