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典型地层下TBM滚刀刀座系统振动特性实验研究

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工程设计学报 2024年第2期31卷 263-270页

作者：郑永光杨妹中铁工程装备集团有限公司河南郑州450016 中南大学机电工程学院湖南长沙410083

在全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)滚刀破岩过程中,强冲击载荷下产生的切削应力通过刀座系统传递至刀盘,引起刀座系统剧烈振动,造成螺栓松动断裂甚至滚刀掉落等严重的工程问题。为此,通过开展破岩实验来研究TBM滚刀刀... 详细信息

在全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)滚刀破岩过程中,强冲击载荷下产生的切削应力通过刀座系统传递至刀盘,引起刀座系统剧烈振动,造成螺栓松动断裂甚至滚刀掉落等严重的工程问题。为此,通过开展破岩实验来研究TBM滚刀刀座系统的振动特性。利用多功能刀具切削性能测试实验台开展TBM滚刀切削红砂岩和花岗岩的实验,并采集滚刀破岩过程中的三向载荷和刀轴振动加速度数据。通过对比分析红砂岩和花岗岩地层下滚刀破岩的载荷—时间历程曲线,得到破岩过程中滚刀刀座系统载荷的动态变化特性,以及不同地层下滚刀刀轴的振动响应特性。研究结果可为TBM滚刀刀座系统的减振设计提供理论依据。

关键词：全断面硬岩隧道掘进机滚刀破岩滚刀刀座系统载荷特性振动响应

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基于深度学习的TBM岩渣等级识别系统开发

基于深度学习的TBM岩渣等级识别系统开发

作者：王笛华中科技大学

学位级别：硕士

全断面硬岩隧道掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)破岩形成岩渣时,岩渣粒径过大或分布不均反映掘进状态存在异常,需要检查岩体状况、调整掘进参数。目前常用的有人工与自动化两种岩渣粒度等级监测方法,但人工法费时费力且易受人主观影... 详细信息

全断面硬岩隧道掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)破岩形成岩渣时,岩渣粒径过大或分布不均反映掘进状态存在异常,需要检查岩体状况、调整掘进参数。目前常用的有人工与自动化两种岩渣粒度等级监测方法,但人工法费时费力且易受人主观影响,而已有的自动化法存在准确率或检测速率较低、等级划分不够贴合实际等不足。针对以上问题,本文基于深度学习图像分类技术,结合TBM施工现场调研情况,研究并开发准确、高效的TBM岩渣等级识别系统,并进行实验验证。本文的主要研究工作与成果如下:(1)将不同地质条件下采集的岩渣图像样本裁剪掉多余背景,并采用限制对比度的直方图均衡化、细节滤波算法增强边缘特征,完成样本图像预处理。根据岩渣粒度等级与岩体状况、掘进参数的关系,划分岩渣粒度为四个等级,并以人工观察法对样本打标。为避免类间不均衡影响模型泛化性,通过扭曲、旋转的方式将每类样本扩增至相同数量,完成岩渣等级识别样本库的建立。(2)使用岩渣等级识别样本库训练解决过岩渣或相似识别问题的卷积神经网络,将测试准确率最高、泛化性最好的Alex Net作为基础网络。结合全局平均池化,改进网络分类层,降低参数数量,达到减轻过拟合影响的目的。通过多组模型训练的对比实验,调整超参数组合以优化模型性能,并验证了优化后模型在测试集上的准确性。(3)为实现准确、高效的岩渣等级识别,分析系统需求并进行硬件选型,完成系统方案设计。冻结优化后的模型并导入Tensor RT,通过纵向合并减少层数,生成推理引擎后部署至Jetson TX2中,实现模型推理加速。开发用于实现系统功能的岩渣等级识别软件,并在可传送岩渣的皮带机试验台上搭建系统以验证系统性能。本文研究结果表明,完成优化的岩渣等级识别模型在测试集达到了94.390%的准确率;对搭载该模型的系统进行的实验,验证了本文所研究与开发的TBM岩渣等级识别系统能够实现准确、高效的岩渣等级识别。

关键词：全断面硬岩隧道掘进机岩渣深度学习 AlexNet

基于TSSA-SVR算法的TBM掘进速度预测

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基于TSSA-SVR算法的TBM掘进速度预测

作者：郝茗辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

岩石隧道工程一般采用全断面硬岩隧道掘进机(full face tunnel boring machine,TBM)进行施工,速度快、效率高、经济效益显著。实际工程显示,TBM掘进过程受多种因素影响,主要有围岩地质条件和机器参数,各因素之间具有复杂的关联关系与较... 详细信息

岩石隧道工程一般采用全断面硬岩隧道掘进机(full face tunnel boring machine,TBM)进行施工,速度快、效率高、经济效益显著。实际工程显示,TBM掘进过程受多种因素影响,主要有围岩地质条件和机器参数,各因素之间具有复杂的关联关系与较强的不确定性。目前,TBM掘进过程中会出现各种施工情况,导致施工推进速度缓慢。为了提高施工进度、节省施工成本、增强智能化程度,建立速度预测模型具有重大的工程价值和重要的科学意义。通过研究,为了建立可靠的施工预测模型,提高施工速度,本文采用优化后的麻雀算法(sparrow algorithm,SSA)优化支持向量回归算法(support vector regression algorithm,SVR),通过数据分析,分别将围岩参数—软弱结构面平均间距、单轴抗压强度、结构面与隧洞轴线的夹角和机器参数—刀盘转速、滚刀推力、刀盘转矩,六个参数作为输入参数,以掘进速度(penetration rate,PR)为掘进效率指标作为输出参数,建立TBM掘进速度预测模型。将优化后的TSSA-SVR(Tent,T)模型与SSA-SVR、PSO-SVR(particle swarm optimization,PSO)进行对比分析,本文的主要工作如下:(1)对掘进速度影响因素进行分析,建立数据库,对数据进行预处理,剔除非工作状态以及异常样本,尽可能提高数据可靠性,利用随机森林(random forest,RF)选取参数,确定最终训练样本,对所需训练样本与掘进速度分析其相关性,并建立基于TSSA-SVR的TBM掘进速度预测模型。(2)根据分析刀盘驱动系统是影响掘进速度的主要因素,但目前存在多电机不同步问题,将会造成刀盘受力不均,出现崩盘的可能,针对此问题,本文对比偏差耦合同步控制,主从同步控制与并行同步控制,选择合适的控制策略,解决刀盘与电机不同步出现的过载或轻载问题。(3)基于建立的TSSA-SVR掘进速度预测模型,分析影响因素与掘进速度之间的相关性。针对SSA易于陷入局部解问题,引入t分布与混沌映射对SSA进行改进,利用TSSA算法对SVR进行参数优化。在北京房山区某地工程实践中对所提方法的实用性进行验证,讨论比较PSO-SVR、SSA-SVR、TSSA-SVR三种算法的掘进速度预测表现,通过分析论证,TSSA-SVR具有精度高、计算稳定性好以及迭代速度快的优点,为TBM掘进速度预测提供了一条新途径。该论文有图52幅,表16个,参考文献93篇。

关键词：全断面硬岩隧道掘进机麻雀算法支持向量回归 TSSA 掘进速度

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TBM破岩过程的滚刀受力计算模型研究

工程力学 2021年第10期38卷 54-63页

作者：王超乔世范刘红中中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中铁第四勘察设计院集团有限公司城市轨道与地下工程设计研究院湖北武汉430063

全断面硬岩隧道掘进机(TBM)广泛应用于隧道工程的建设,其滚刀破岩过程的受力情况也一直是TBM设计和施工阶段的核心问题。为研究TBM破岩过程的滚刀受力情况,该文简化滚刀运动模式,综合运用剪切与张拉破坏机理,分别对滚刀随刀盘转动时的... 详细信息

全断面硬岩隧道掘进机(TBM)广泛应用于隧道工程的建设,其滚刀破岩过程的受力情况也一直是TBM设计和施工阶段的核心问题。为研究TBM破岩过程的滚刀受力情况,该文简化滚刀运动模式,综合运用剪切与张拉破坏机理,分别对滚刀随刀盘转动时的扭转运动和在掘进方向的近似直线运动时的滚刀受力情况进行研究,不考虑滚刀自身旋转的影响,推导得出了计算破岩过程中滚刀法向力及滚动力的计算模型,并进一步分析了滚刀法向推力的主要影响因素,保证了计算模型参数取值的合理性。将该模型应用于实际工程案例中,分别与现场监测结果和近似常截面盘形滚刀破岩力CSM模型计算结果进行对比,结果表明:该计算模型所得结果与现场监测结果之间的相关性较好,且相比于近似常截面盘形滚刀破岩力CSM模型的计算误差较小,从而验证了该模型的适用性和合理性,为TBM滚刀破岩的力学计算和模型研究及其相关工程的应用提供了参考。

关键词：全断面硬岩隧道掘进机滚刀破岩受力计算模型法向力滚动力主要影响因素

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考虑混合不确定性的TBM多学科可靠性优化

考虑混合不确定性的TBM多学科可靠性优化

作者：张伟越大连理工大学

学位级别：硕士

全断面硬岩隧道掘进机（TBM）是一种大型复杂工程机械,现已广泛应用于地铁、公路、铁路、市政、水利工程等多种工程建设中。TBM所承担的隧道挖掘工程具有施工周期长、施工成本高、消耗能量大且发生事故危害严重等特点。如果能够在保证TB... 详细信息

全断面硬岩隧道掘进机（TBM）是一种大型复杂工程机械,现已广泛应用于地铁、公路、铁路、市政、水利工程等多种工程建设中。TBM所承担的隧道挖掘工程具有施工周期长、施工成本高、消耗能量大且发生事故危害严重等特点。如果能够在保证TBM可靠性的情况下提高TBM的性能（掘进速率、能量消耗等）,则对于促进经济发展、便利人民生活意义重大。本文针对以上目标,研究混合不确定性条件下,TBM的可靠性优化问题。在对TBM进行可靠性优化的过程中存在以下问题和难点。首先,TBM结构复杂、参数众多。复杂的结构和运行方式以及众多的参数给计算和优化问题带来了极大的负担,从而降低了优化效率。同时,在TBM复杂的结构以及工作环境中,存在很多的不确定性参数。这些不确定性参数若不加考虑,会影响TBM的稳定性,甚至造成严重后果。而这些不确定性参数对系统的影响不同,有的影响很小不需要加以考虑。因此不确定性参数的选取需要一个评判的依据。针对以上问题和难点,本文建立了TBM的参数化模型,运用试验设计（DOE）分析筛选主因素,选取了设计变量。对TBM的不确定性参数进行分析和选取,通过计算相关约束失效概率验证不确定性参数研究的必要性。最后在考虑混合不确定性的影响下对TBM进行可靠性优化。本文主要研究工作如下:（1）TBM参数化建模。根据TBM的结构特点和运行方式,将TBM进行解耦,并对其载荷、性能函数和约束进行建模。（2）TBM的DOE分析及主因素筛选。利用拉丁超立方设计对TBM系统进行DOE分析,在参数中筛选主因素作为设计变量,降低运算负担。同时通过对DOE结果的分析证明了多学科优化设计的重要性。（3）TBM不确定性参数的分析及选取。通过对TBM结构及工况的分析,选取要研究的不确定性参数。利用二阶鞍点趋近法计算包含不确定性参数的约束的失效概率,验证了所选不确定性参数研究的必要性。（4）TBM的可靠性优化。为了提高优化效率,首先对TBM进行确定性优化,优化结果有效却不可靠,可以作为可靠性优化结果的参考。然后再考虑不确定性的情况下进行TBM可靠性优化。结果证明可靠性优化结果虽然弱于确定性优化,但是有效且能保持较高的可靠性。证明可靠性优化设计方法有效。

关键词：全断面硬岩隧道掘进机多学科可靠性优化混合不确定性失效概率

不同掘进工况水平支撑TBM的撑靴围岩受力研究

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工程机械 2015年第2期46卷 21-27+6-7页

作者：饶云意龚国芳张振刘统吴伟强浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室

针对水平支撑的全断面硬岩隧道掘进机在掘进过程中,容易出现两侧围岩受力过大而失稳的问题,对掘进过程的撑靴进行受力分析,并基于有限元建立撑靴撑紧围岩的仿真计算模型,进而研究各掘进工况下的撑靴围岩受力情况。研究表明:在水平调向... 详细信息

针对水平支撑的全断面硬岩隧道掘进机在掘进过程中,容易出现两侧围岩受力过大而失稳的问题,对掘进过程的撑靴进行受力分析,并基于有限元建立撑靴撑紧围岩的仿真计算模型,进而研究各掘进工况下的撑靴围岩受力情况。研究表明:在水平调向后的掘进过程中,两侧围岩受撑靴作用力存在显著差异,且一侧受力大于直行工况,另一侧受力小于直行工况。这一结论可为全断面硬岩隧道掘进机在特殊地质地段的调向掘进过程中,如何加固围岩强度提供依据。

关键词：全断面硬岩隧道掘进机围岩撑靴