基于地表沉降控制的泥水平衡盾构掘进参数智能优化方法
尹玉林1
陶博文1
李健1
李启明2
王赶2
1.中交隧道工程局有限公司,北京 1001022.北京交通大学 土木建筑工程学院,北京 100044
摘要：针对泥水平衡盾构机掘进参数设计不合理导致的地表沉降超限的问题,提出一种融合机器学习算法的盾构掘进参数智能优化方法.首先,建立包含地质信息编码、工程数据处理、盾构响应参数预测、地表沉降预测及控制参数优化5个流程组成的盾构掘进参数智能优化方法.其次,针对盾构工程数据特征建立数据预处理流程以构建样本数据库.然后,针对盾构响应参数预测、地表沉降预测及控制参数优化3个问题,结合长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分别建立了求解算法.最后,以北京东六环入地改造工程中的京哈高速-潞苑北大街标段大直径泥水盾构隧道工程为例进行模型验证.研究结果表明:地质编码是一种向机器学习模型中输入非结构化地质信息的有效方式,考虑地质信息的盾构响应参数预测模型和地表沉降预测模型在测试数据上的R2 均可达到0.92,具备良好的预测性能;在-10～5 mm的沉降控制标准下,智能优化方法提供的掘进参数诱发的地表沉降平均值较工程实测数据降低了29%,为其应用于实际工程中提供了重要参考作用.
关键词：隧道工程盾构隧道泥水平衡掘进参数地表控制智能优化
分类号：TU46(土力学、地基基础工程)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 154-164 )
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