机器学习在盾构隧道智能施工中的应用——综述与展望

作者:潘秋景; 李晓宙; 黄杉; 汪来; 王树英; 方国光
来源:隧道与地下工程灾害防治, 2022, 4(03): 10-30.
DOI:10.19952/j.cnki.2096-5052.2022.03.02

摘要

对国内外盾构施工中机器学习方法的应用研究现状进行文献调研,针对盾构掘进参数、地层类别与不良地质、地表沉降、姿态偏差和刀具磨损等5个主题,分析梳理机器学习方法及模型输入输出参数的选择情况,归纳总结现有研究的不足和问题,并从模型泛化能力、盾构施工多源异构数据降维压缩与协同融合、基于数据-物理双驱动的盾构智能掘进控制、盾构隧道施工大数据等方面对未来的研究给出了展望,以期为基于机器学习和数据驱动的盾构施工智能化研究和实践提供指导。

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