隧道掘進機輔助智能化施工技術

目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 TBM的發(fā)展與應用 1
1.1.1 TBM發(fā)展概況 1
1.1.2 TBM工程挑戰(zhàn) 6
1.2 人工智能技術在 TBM中的應用 7
1.2.1 人工智能技術的發(fā)展 7
1.2.2 TBM施工特點與人工智能技術運用 8
1.3 TBM輔助智能化施工技術體系 10
第2章 TBM巖-機相互作用機理 14
2.1 滾刀破巖試驗 14
2.1.1 試驗平臺 14
2.1.2 滾刀間距對破巖的影響機理 17
2.1.3 地應力對滾刀破巖的影響機理 22
2.1.4 節(jié)理間距對滾刀破巖的影響機理 23
2.1.5 刀具參數(shù)對破巖的影響機理 26
2.1.6 鑲齒滾刀旋轉(zhuǎn)破巖機理 27
2.1.7 線性破巖與旋轉(zhuǎn)破巖效果比較 29
2.2 滾刀破巖過程數(shù)值模擬 30
2.2.1 滾刀破巖過程數(shù)值模擬研究現(xiàn)狀 30
2.2.2 滾刀破巖過程數(shù)值模擬方法介紹 32
2.2.3 單滾刀侵入的破巖機理 37
2.2.4 雙滾刀作用下的破巖機理 55
2.3 現(xiàn)場掘進試驗 62
2.3.1 不同地應力對現(xiàn)場掘進的影響 62
2.3.2 不同層厚對現(xiàn)場掘進的影響 65
2.4 TBM巖-機作用模型 66
2.4.1 TBM巖-機作用模型介紹 66
2.4.2 巖體特性模型 69
2.4.3 中鐵裝備巖-機關系模型 72
第3章 TBM復雜環(huán)境不良地質(zhì)超前探測方法 78
3.1 用于水體探測的 TBM激發(fā)極化超前預報方法 78
3.1.1 隧道激發(fā)極化超前探測聚焦測深型觀測模式 78
3.1.2 基于距離加權函數(shù)的反演成像方法 84
3.1.3 典型含水體超前探測響應特征分析 85
3.2 用于斷層等不良地質(zhì)探測的破巖震源地震超前探測方法 88
3.2.1 TBM破巖震源地震觀測方式及波場特征分析 88
3.2.2 基于光滑約束互相干干涉的 TBM破巖震源波場特征恢復 92
3.2.3 TBM破巖震源地震數(shù)據(jù)處理與偏移成像方法 95
3.3 TBM掘進不良地質(zhì)超前探測系統(tǒng)搭載與應用 97
3.3.1 TBM搭載的不良地質(zhì)超前探測系統(tǒng) 98
3.3.2 工程應用與評價 100
第4章 TBM渣片感知與分析 105
4.1 渣片在線分析系統(tǒng) 106
4.1.1 渣片在線分析系統(tǒng)研制 106
4.1.2 渣片圖像數(shù)據(jù)處理方法 110
4.1.3 系統(tǒng)調(diào)試和工程驗證 119
4.2 融合渣片參數(shù)與掘進參數(shù)的巖體條件識別 125
4.2.1 渣片的統(tǒng)計特征參數(shù) 125
4.2.2 巖-機-渣相關性分析 126
4.2.3 基于渣片參數(shù)和掘進參數(shù)的巖體等級預測模型 130
第5章 TBM設備運行狀態(tài)監(jiān)測 135
5.1 刀盤狀態(tài)監(jiān)測 135
5.1.1 刀盤狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng) 136
5.1.2 刀盤狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及工程應用 145
5.1.3 滾刀磨損規(guī)律與異常破壞分析 148
5.2 主機振動監(jiān)測 155
5.2.1 主機振動監(jiān)測系統(tǒng)及工程應用 156
5.2.2 振動數(shù)據(jù)規(guī)律分析 159
第6章 TBM施工信息管理云平臺 164
6.1 TBM施工數(shù)據(jù)采集傳輸 164
6.1.1 TBM施工數(shù)據(jù)特點 164
6.1.2 TBM施工數(shù)據(jù)采集終端的設計 165
6.1.3 數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)的搭載運行 169
6.2 TBM施工數(shù)據(jù)存儲 171
6.2.1 TBM施工數(shù)據(jù)標準化 171
6.2.2 TBM施工數(shù)據(jù)庫設計 173
6.2.3 數(shù)據(jù)預處理 178
6.3 TBM施工信息管理云平臺的設計與實現(xiàn) 185
6.3.1 TBM施工信息管理云平臺的搭建方法 185
6.3.2 TBM施工信息管理云平臺的功能介紹 188
第7章 TBM掘進參數(shù)智能控制技術 194
7.1 TBM掘進參數(shù)智能控制策略 194
7.1.1 TBM掘進控制的特點 194
7.1.2 TBM掘進參數(shù)智能控制策略研究現(xiàn)狀 195
7.1.3 TBM掘進參數(shù)復合智能控制策略 197
7.2 TBM掘進參數(shù)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡控制 199
7.2.1 TBM掘進多模態(tài)控制策略 199
7.2.2 多元算法融合的巖體參數(shù)實時感知 201
7.2.3 多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡控制模型 209
7.3 TBM掘進參數(shù)模糊仿人控制 214
7.3.1 TBM掘進參數(shù)模糊仿人控制技術 214
7.3.2 TBM掘進參數(shù)適應性模糊綜合評價 215
7.3.3 TBM掘進參數(shù)模糊仿人控制器 221
7.4 TBM掘進參數(shù)復合智能控制系統(tǒng) 223
7.4.1 TBM掘進參數(shù)復合智能控制系統(tǒng)架構 223
7.4.2 TBM掘進參數(shù)復合智能控制系統(tǒng)性能分析 224
第8章 TBM支護等級智能決策技術 230
8.1 TBM圍巖支護 230
8.1.1 圍巖穩(wěn)定性影響因素 231
8.1.2 常見的圍巖分類方法 232
8.1.3 TBM施工中圍巖分類與支護設計 234
8.2 TBM支護等級智能決策算法 234
8.2.1 SMOTE過采樣 234
8.2.2 LightGBM樣本特征篩選 235
8.2.3 支持向量機分類 237
8.3 TBM支護等級智能決策模型 240
8.3.1 模型數(shù)據(jù)庫 240
8.3.2 模型建立方法 241
8.3.3 模型驗證 243
第9章 TBM掘進姿態(tài)智能控制技術 245
9.1 TBM掘進姿態(tài)測量模型 245
9.1.1 TBM掘進姿態(tài)測量原理對比分析 245
9.1.2 雙棱鏡姿態(tài)測量模型 246
9.2 TBM DTA軌跡跟蹤模型 248
9.2.1 糾偏規(guī)則分析 248
9.2.2 糾偏軌跡模型 249
9.3 TBM掘進姿態(tài)控制運動學模型 251
9.3.1 TBM水平調(diào)向方程 251
9.3.2 TBM豎直調(diào)向方程 252
9.4 TBM掘進姿態(tài)智能控制系統(tǒng) 253
9.4.1 TBM掘進姿態(tài)智能控制系統(tǒng)構成 253
9.4.2 TBM DTA軌跡跟蹤仿真分析 254
第10章 TBM輔助智能化施工系統(tǒng)應用 259
10.1 TBM-SMART技術架構 259
10.2 TBM-SMART功能模塊 264
10.3 TBM-SMART現(xiàn)場應用 269
10.3.1 測試內(nèi)容 269
10.3.2 現(xiàn)場應用 270