一、岩石隧道掘进机的施工预测模型（论文文献综述）
王胜乐[1]（2021）在《引汉济渭TBM施工隧洞围岩分类方法研究及应用》文中研究指明全断面岩石隧洞掘进机（TBM）法施工具有作业效率高、安全性好、环保等优点,随着国内外TBM制造技术和施工水平的快速发展,其已逐渐成为国内外长距离隧洞施工的主要方法。由于TBM本身对不良地质的适应性较差,因此隧洞围岩分类是TBM法施工中的重要参考资料。当前规范采用的围岩分类方法以围岩稳定性为判据,适用于钻爆法等传统施工方法,因此不能有效指导TBM选型、支护、施工进度安排以及成本预算等工作,亟需对适用于TBM法施工的围岩分类方法开展探索研究。根据现有的HC法围岩分类方法,考虑影响TBM施工的围岩可掘性和不良地质条件两个重要因素,以引汉济渭工程为依托,基于评分方法探索了一种TBM适应性围岩分类方法。研究了围岩总评分与TBM掘进性能参数的相关性,提出了 TBM施工性能预测模型,揭示了不同围岩质量与掘进参数之间的相关规律,实现了对TBM掘性性能参数的预测。（1）研究了围岩硬度和磨蚀性对围岩可掘性的影响,对可掘性指标进行分级。对影响TBM施工的关键不良地质条件进行了等级划分,并对不同等级的不良地质因素进行了评分,实现了对不良地质条件的量化分析。综合考虑围岩可掘性和不良地质条件对TBM施工的影响,基于引汉济渭工程探讨了一种TBM施工隧洞围岩分类方法。与HC法围岩分类相比,该分类方法更加安全和符合施工现场实际情况,可同时获得围岩类别,可掘性,不良地质情况三种信息。（2）根据所提出的引汉济渭TBM隧洞围岩分类方法,推广应用到引松工程,建立了 TBM施工预测模型数据库。根据围岩总评分与掘性性能参数的相关性分析,分别得到了围岩总评分（R）与净掘进速度（PR）、刀盘贯入度（p）、利用系数（UI）、现场贯入度指数（FPI）以及扭矩贯入度指数（TPI）的经验公式,在此基础上建立了 TBM施工预测模型。（3）根据循环段中掘进参数的周期性变化,以刀盘转速为判据对循环段进行了划分。采用快速傅里叶变换（FFT）方法及编写的数据筛选算法,对TBM实测数据中的异常值和高频值进行了降噪和滤波处理,为TBM施工预测模型的应用评价提供了数据基础。分析了掘进参数与围岩类别的相关关系及沿施工桩号的变化规律,为评价TBM施工效率和围岩条件提供了参考。（4）分别选取引汉济渭工程、引松工程中的连续隧洞段,进行了 TBM围岩类别的划分,基于掘进施工预测模型,预测了指导TBM掘进施工的关键参数,并与实测数据进行了对比和误差分析,验证了所提出模型的准确性和稳定性,为TBM施工性能等级的划分提供了理论依据。
田济语[2]（2021）在《TBM盘形滚刀磨损机理与破岩特性研究》文中提出全断面隧道掘进机（TBM）具有掘进速度快、安全性高、劳动强度低、施工质量好以及环保等优点,在交通、市政、水电、矿产、民防等隧道工程中被广泛使用。随着我国基础建设投入的不断加大,隧道及地下空间建设的发展不断加快,对TBM的需求也不断增大。盘形滚刀作为TBM的核心部件,在掘进施工过程中直接接触并破碎硬岩,其服役工况十分恶劣,导致盘形滚刀的消耗十分巨大,进而影响施工的效率和成本,成为制约整体施工质量和进度的主要问题之一。因此,减少盘形滚刀的磨损失效,提高其服役寿命具有重大的理论和实际意义。盘形滚刀的失效主要受掘进施工过程中的机械因素（掘进速度、刀盘转速和推力等）和地质因素（岩石强度、硬度以及磨蚀性等）的影响,由于天然岩石是由不同种类的矿物颗粒、胶结物以及局部缺陷组成的混合体,是经过自然界长期复杂的地质变迁形成的复杂材料,其力学性能表现出极大的非连续性,严重影响了盘形滚刀服役寿命预测的准确性。此外,盘形滚刀在破岩过程中与岩石的接触形式较为复杂,这对研究盘形滚刀的损伤机制也造成了不利影响。针对TBM盘形滚刀在复杂服役工况下的巨大磨损消耗,本文对盘形滚刀的破岩特性和滚刀与岩石的相互作用关系展开了相关研究,基于摩擦学原理揭示了盘形滚刀的损伤机制并对其磨损量进行了预测。本文的主要研究内容如下:（1）根据施工现场反馈,部分失效刀圈因摩擦升温导致表面出现局部发黑现象,造成盘形滚刀的非正常失效。为研究盘形滚刀异常失效的成因和性能变化,本文针对典型盘形滚刀材料开展了接近服役条件下的力-热耦合性能测试研究,获得了滚刀材料在不同温度下的力学行为、硬度以及弹性模量的变化趋势,确定了盘形滚刀材料的适合服役温度范围。在上述工作基础上,对盘形滚刀材料和四种典型岩石进行了高温摩擦磨损性能测试研究,基于测试过程中的摩擦系数、盘形滚刀材料的磨损失重和磨损形貌以及对磨岩石材料磨痕深度的变化趋势,分析了盘形滚刀材料在不同温度下与岩石的摩擦磨损特性,结果表明其磨损行为随温度的升高而愈发加剧,当温度升高至400℃时,盘形滚刀材料的表面出现氧化现象。揭示了盘形滚刀材料的主要磨损机理,即在室温至300℃时以磨粒磨损为主,在温度为400℃时则以磨粒磨损和氧化磨损为主,盘形滚刀已不适合在此温度下掘进岩石。对盘形滚刀材料的成分和制备工艺提出了优化方向,以期提高盘形滚刀在高温环境下的服役寿命。（2）在TBM掘进施工中,掘进参数、地质条件以及盘形滚刀的结构和性质直接影响盘形滚刀的寿命。本文研制了一套盘形滚刀旋转破岩测试装置,其具有结构简单、经济适用、操作安全方便等特点;同时,根据盘形滚刀的实际应用情况,设计了两种不同刀刃形状的盘形滚刀模型,并对四种典型岩石块体进行了破岩测试,以研究滚刀-岩石的匹配性。通过分析两种盘形滚刀模型在破坏不同种类岩石过程中的垂直载荷、测试后岩石的磨痕深度和形貌,以及产生岩屑的相关信息等,研究了盘形滚刀的破岩效率;通过分析盘形滚刀的磨损失重和磨损行为,揭示了盘形滚刀在破岩过程中的损伤机制。最后分析总结了盘形滚刀与岩石的匹配关系,即当TBM掘进较软的岩石时,可适当增加盘形滚刀的刀刃宽度,使其在具有较高服役寿命的同时提高破岩效率;而当TBM掘进强度较高的岩石时,在保持刀刃角不变的情况下,可适当减小盘形滚刀的刀刃宽度,并增加刀刃过度圆弧的尺寸,以降低磨损、提高破岩效率,为盘形滚刀的结构设计和TBM掘进施工中刀具的选用提供了一定的参考依据。（3）在确定滚刀-岩石匹配性之后,对盘形滚刀在接近服役条件下的破岩特性和磨损机理进行了研究,通过分析添加不同冷却介质后盘形滚刀的破岩效率和磨损行为,提出了滚刀-岩石的相互作用关系机理,并分析了盘形滚刀的磨损机理,进而揭示了盘形滚刀在服役工况下的损伤机制。添加冷却介质后,尤其是在冷却介质中添加表面活性剂,可有效缓解盘形滚刀在破岩过程中的磨损行为,进而提高其服役寿命,对提高施工效率、降低施工成本起到积极作用,对TBM掘进施工中冷却介质的选用和研制具有一定的借鉴意义。（4）基于磨粒磨损计算模型和CSM破岩载荷预测模型,提出了一种TBM盘形滚刀磨损预测模型,并根据四条隧道掘进施工中前400 m至1.4 km左右的盘形滚刀磨损实测数据,对该模型进行了验证,得到了磨损量预测的误差范围,研究结果对TBM盘形滚刀的磨损预测以及开仓换刀时机的选择具有一定的指导意义。
冯翔宇[3]（2021）在《隧道掘进机异构数据混合建模方法及其应用》文中指出隧道掘进机是一种专门用于隧道工程全断面开挖的大型工程机械,是集机械、电气、液压、信息、控制为一体的智能化隧道施工装备,在城市地下工程建设中起十分重要的作用。其智能化运维系统以大数据技术作为驱动,将工作现场采集得到的数据进行数据挖掘、分析处理从而预测得到所需信息,为操作与控制提供重要参考,进而保障隧道掘进机高效、平稳、安全、科学地运行。所以,利用智能化技术对隧道掘进机进行运维管理势在必行。数据建模算法对掘进过程中工况的预测十分重要,是智能化运维的核心。然而隧道掘进机工作过程中得到的数据多源且异构,现有的人工智能算法缺少关于隧道掘进机异构数据混合建模的研究,容易使得建立的预测模型不准确,为运维系统带来负面影响,间接影响工程进度,甚至会造成工程事故。为解决上述情况,本文通过改进机器学习算法、设计结构化编码等方式,实现异构数据的混合建模。于深圳地铁隧道施工数据的基础上,建立掘进工况参数预测模型,验证了算法的性能,为隧道掘进机的智能运维提供数据算法支持。本论文的主要研究工作如下:1)调研隧道掘进机数据建模与工况预测的研究现状,探讨课题研究的意义,设计异构数据混合建模的研究技术路线与方法。2)对隧道掘进机工作数据进行数据预处理,包括:数据裁剪合并、异常值检验剔除、建立特征工程,为后续建模预测做好数据基础。3)在支持向量回归的基础上,引入超球面参数化改进核函数,实现数值数据和分类数据的混合建模。用灰狼优化算法优化超参数。设计多组数值实验验证提出算法的性能。通过实际工程数据构建模型,以数值-分类混合的同环段运行数据为输入,以推进速度、刀盘转矩、总推进力为预测输出。提出方法构建的模型预测精度好于其他现有算法。4)将离散的地质数据进行插值补全,分析各掘进环段中掘进断面的地层分布;设计结构化编码方法,使地质资料适用于建模。通过实际工程数据和地质资料构建模型,以运行-地质混合的不同环段数据为输入,以推进速度、刀盘转矩、总推进力为预测输出。提出方法构建的模型预测精度好于其他现有算法。5)探究了函数型数据分析中曲线拟合的方法,在数值-分类数据混合建模基础上改进算法,实现曲线数据的预测。设计多组数值实验对提出算法性能进行验证。通过突变载荷下刀盘转速响应曲线实验的工程算例,验证了提出算法在隧道掘进的工程价值。6)基于MATLAB GUI,设计隧道掘进机异构数据建模系统。
王瑞睿[4]（2020）在《基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法》文中指出隧道全断面岩石掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）以其掘进效率高、对围岩扰动小、成洞质量高、安全性强等优势,已成为隧道与地下工程施工主要装备。然而,以往的TBM掘进控制参数的选择和调整主要依靠人为经验,难以根据岩体地质条件变化及时合理调整和应对,时常出现TBM控制参数与岩体条件不匹配、不适应的问题,进而导致掘进速度慢、掘进成本剧增、刀盘刀具异常磨损甚至卡机、机器损毁、工程事故等严重后果。因此,开展TBM掘进控制参数优化与决策方法研究,对于保障TBM安全、高效掘进具有重要意义,已成为国际TBM施工领域的研究热点。当前TBM领域已有部分掘进优化决策方法或TBM辅助施工软件,主要原理是对历史掘进数据和经验挖掘、学习与提炼,进而指导TBM掘进参数的选择,推动了 TBM掘进智能控制和决策技术的发展和进步。近年来,以TBM掘进效率、能耗、成本等主要性能指标提升为目标,通过映射模型构建和多目标动态寻优,实现刀盘转速与贯入度等掘进主控参数的优化决策,成为TBM掘进智能控制和决策领域的新方向。其优势在于,可综合考虑大样本历史数据规律和TBM掘进的物理力学特性,明确构建TBM掘进控制参数与性能指标的映射关系模型和优化目标函数,进而实现映射模型和优化目标控制下的优化决策,可从原理上提高TBM掘进控制参数优化决策的科学性和可靠性。基于上述认识,本文提出了基于多元约束和目标优化的TBM掘进控制参数优化思想及其实现方法。其创新原理在于,引入了岩体强度、完整性、磨蚀性等参数以及岩渣几何形状、刀盘振动信号等影响TBM掘进性能的多元信息,通过破岩规律研究和大样本数据挖掘构建TBM岩-机映射模型,进而以刀盘推力、扭矩、皮带机输送量等参数为约束条件,以掘进成本最低为优化目标,实现刀盘转速与贯入度等控制参数的优化决策,并在实际工程上得到成功验证。本文的主要研究工作及成果如下:（1）基于破岩数值模拟和试验的TBM岩-机映射关系研究。采用数值模拟与线性切割试验等理论分析方法,分析了不同单轴抗压强度岩石条件下的岩石破坏情况与滚刀荷载。进而对数值模拟与切割试验结果采用回归分析方法,提取了岩体强度与贯入度、刀间距、滚刀荷载等切割参数之间的变化规律,分别构建了以贯入度、刀盘推力、刀盘扭矩为目标的岩-机映射关系。所得映射关系将作为重要的先验信息与约束条件用于TBM掘进岩-机映射与控制参数优化模型的构建过程中。（2）基于物理规律与数据挖掘双驱动的岩-机映射关系构建方法。双驱动岩机映射相比纯数据挖掘映射而言,所获结果受数据质量影响小,过拟合风险低,普适性更高。通过试验和模拟所得物理规律作为约束条件引入深度神经网络当中,建立了包含物理规律约束的双驱动岩-机映射。该映射可依据已知的岩-机参数以及岩渣、振动信息计算刀具寿命、推力、扭矩、皮带机输送量等关键掘进指标。该映射将被作为目标函数与约束条件用于构建TBM控制参数优化模型。（3）基于多元约束与目标的TBM控制参数优化方法。首先结合已建立的双驱动岩-机映射与TBM多个机械结构的安全工作条件,建立了对贯入度、推力、扭矩、皮带机输送量、岩渣粒径及刀盘振动等指标的约束,得到了控制参数优化可行域;同时以TBM掘进成本最优为优化目标,构建了包含掘进速度与刀具寿命在内的掘进成本映射,作为优化模型的目标函数;利用掘进成本映射及控制参数优化可行域,可搜索得到可行域内掘进成本达到最低的控制参数组合。（4）TBM控制参数优化方法的工程验证。采用实测数据推演与现场掘进试验两种方式对控制参数优化模型进行验证。首先依托杭州市第二水源输水通道工程,对50组实测数据样本进行控制参数优化,.优化后掘进总成本相下降11.1%。进而选取400米长的试验段开展掘进试验,对比模型优化与司机控制段落的掘进成本发现,优化后总成本下降10%,模型优化段落未出现施工事故。证明了基于多元约束与目标的TBM控制参数优化方法合理有效。
梅恒[5]（2020）在《TBM掘进岩—机相互作用模型研究》文中提出随着我国经济的高速增长,国家高速公路网和高速铁路网正向西部山区蔓延,针对我国西部地区山地多,海拔高,山脉绵延,交通工程需要频繁建设隧道的现状,TBM施工工法越来越受关注。而我国对TBM控制司机往往凭借自身经验进行隧道掘进,在掘进参数与地质条件不匹配的状况下,很容易出现刀盘损坏、轴承断裂、刀具崩刃等问题,严重的更会导致TBM卡机、涌水甚至机毁人亡等灾害。因此,研究TBM掘进机与岩体之间的互馈机制,建立岩-机相互作用模型非常必要,它不仅能指导TBM司机正确的操作,使TBM安全高效的掘进,还能对有可能发生的危害进行预测,避免出现人员伤亡与工期财产损失,更能为我国TBM智能化发展之路提供有力帮助。本文针对建立岩-机相互作用模型问题,首先进行数据采集,确定实际工程条件下能够适用的传感器与采集方式,通过TBM掘进岩-机相互作用信息实时监测系统,采集TBM刀盘与掌子面相互作用信息（刀盘振动信息）,采集TBM护盾与围岩相互作用信息（护盾应力应变信息）,为后续的研究建立起数据基础。然后分析了岩-机相互作用模型影响因素,研究掘进参数、岩体参数、TBM设计参数对TBM掘进的影响和相互间的内在关系,确定了本模型的预测参数（刀盘振动加速度）和控制参数（刀盘转速与贯入度）。接着本文对现场掘进试验进行分析,研究实际掘进中参数的变化情况以及各掘进参数对刀盘振动的影响关系;确定了平行于TBM掘进方向的振动幅度最大,其他方向的振动幅度均小于这个方向;发现了刀盘转速能稳定以设定的数值运行,在刀盘转速小时,实际贯入度会在设定值上下波动且波动较大,随着刀盘转速的提高,实际贯入度的波动越来越小,逐渐趋近于设定值;在对刀盘转速归一化后得到了较低转速下贯入度与刀盘振动加速度呈良好的线性关系。将刀盘振动加速度与掘进参数进行线性回归分析后,得到了以刀盘振动加速度为特征值的岩-机相互作用模型。最后对该模型进行检验,其误差在可接受的误差范围内,证明该模型具有较高的可信度和准确性。
高岩[6]（2020）在《复合地层TBM掘进安全适应性评价及工程试验验证》文中研究说明随着我国交通基础设施的发展,中西部地区以加强交通主线为主,修建了大批量的铁路、公路;而东部地区主要是缓解地上交通压力,修建地铁,而无论是铁路还是公路修建,都需要开挖隧道,而TBM工法无论是技术、速度、成本上都是首选。但由于我国TBM起步较晚,积累的经验并不充足,在实际开掘过程中会遭遇许多风险灾害,造成经济损失,甚至是人员伤亡,因此要对TBM掘进安全适应性进行综合的分析,在掘进前测算出地质适应性来指导施工。本文采用理论建模与模型试验相结合的方式,对TBM掘进安全适应性进行了深入的研究,本文的创新性成果主要由以下几点:（1）通过调查国内TBM施工案例,并结合相关科研研究成果,选出了 TBM掘进安全适应性的15个指标,按照TBM本身参数、地质参数、风险参数进行划分,组建了 TBM掘进安全适应性的评价指标体系。（2）根据层次分析法分别对开敞式及护盾式TBM进行权重排序,再确定好每个指标的隶属函数,依据模糊综合评价法将权重与隶属函数进行计算得到最终TBM掘进安全适应性的适应度,根据适应度大小确定适应性等级。（3）开展TBM掘进安全适应性的地质模型试验,模拟了 TBM开挖的全过程,记录开挖的掘进参数、地质参数、风险参数,对3种工况条件分别进行核算,依据地表沉降、洞内收敛变形、洞内应力释放数据来检验TBM掘进安全适应性评价模型的准确性,结果显示:评价模型计算出的适应度与试验数据契合度较高,该评价模型具有一定的实用性。（4）应用该评价模型对海泊桥一小村庄站TBM掘进安全适应性进行了评价,评价等级为“强适应”,依据开挖的地表沉降数据以及工程实际,再次表明该评价模型具有准确性和实用性。
黄元俊[7]（2020）在《基于摩擦功的隧道掘进机盘形滚刀磨损预测研究》文中进行了进一步梳理盘形滚刀是隧道掘进机破岩的主要工具,盘形滚刀磨损会加速盘形滚刀刀圈的损耗,从而降低掘进机的掘进效率,甚至需要被迫停机更换刀具,影响施工进度,使得整个施工周期加长,如果刀具磨损到一定程度后更换不及时会加速其他刀具的磨损,严重的会使刀盘损坏,引起安全事故。因此,能够实现盘形滚刀磨损预测,科学的指导刀具更换,具有重要的工程实用意义。首先,本文针对隧道掘进机盘形滚刀磨损预测问题,通过盘形滚刀破岩机理,分析了滚刀在实际掘进过程中滚刀和岩石的相互作用过程和引起滚刀磨损的主要原因,基于摩擦功原理,推导出了滚刀磨损公式,建立了盘形滚刀磨损预测理论模型。其次,为确定盘形滚刀磨损预测理论模型中的参数,分别从描述盘形滚刀破岩机理的弹塑性理论和赫兹接触理论角度出发,根据有限元法和离散元素法对岩石仿真模拟方式的不同,建立了基于Abaqus有限元法的盘形滚刀动态破岩仿真模型和基于EDEM离散元素法的盘形滚刀动态破岩仿真模型,分析了盘形滚刀动态破岩过程,得出了盘形滚刀在破岩时的受力和能量等信息;为预测出刀盘上不同位置盘形滚刀的磨损量,根据隧道掘进机的掘进参数、盘形滚刀结构参数和地质参数,确定了盘形滚刀磨损理论模型中的垂直力Fn、磨损体积Vp和滑移量Sp等参数,实现了滚刀磨损预测理论模型的工程应用。最后,基于实际工程项目的滚刀磨损数据,分析了不同盘形滚刀刀位号和磨损量的对应关系,并对实际磨损量和所建立的盘形滚刀磨损预测模型计算出的磨损量进行了对比分析,基于Abaqus有限元方法的盘形滚刀预测值与实测值得相对误差值平均值为16%;基于EDEM离散元盘形滚刀预测值与实测值的相对误差值平均值为4%,实际值和预测值相对误差的平均值比较接近,验证了盘形滚刀磨损预测模型的正确性。研究结果表明:基于摩擦功的盘形滚刀磨损预测模型有较好的准确性,对隧道掘进机盘形滚刀的磨损预测提供了一种科学方法。
余娜[8]（2020）在《基于深圳地铁隧道的双护盾TBM施工参数地质适应性研究》文中研究表明随着城市轨道交通的快速发展,TBM法施工技术以其安全性能高、掘进速度快等优点在岩质地层条件下得到广泛应用,但目前对TBM隧道掘进参数的设置仍依赖施工经验结合现场地层反馈的方式确定,缺乏系统性的研究,对未来量大面广的TBM掘进期参数进行地层适应性规律分析具有现实的必要性。本文以双护盾TBM为研究对象,将滚刀与岩体接触作用理论作为切入点,采用理论分析和数值模拟手段相结合的方法,分析了岩体在盘形滚刀贯入下的响应特征,并就不同的破岩力预测公式讨论其在硬岩环境中的适用性。基于滚刀破岩力学机理的研究,择取了影响TBM掘进效能的关键参数,对深圳市城市轨道交通8号线一期工程TBM法施工过程中的实操参数进行分析,建立了关键掘进参数的力学计算模型,以此探讨围岩性质与掘进参数间的相互影响关系。其次,依据梧沙区间沿线TBM掘进参数统计结果,统计隧道纵向沿线推进力、刀盘扭矩、转速、贯入度以及掘进速度的参数分布特征,量化分析掘进参数间的映射规律,重点分析了断层破碎带区间的掘进参数分布规律,提出TBM通过断层破碎带时的掘进参数设置建议。最后,为得到不同工况下的岩体响应特征,采用ABAQUS软件,通过改变参数设定,讨论不同掘进参数设置对滚刀破岩过程的影响,总结不同掘进参数设置下的TBM开挖效能及不同围岩条件下决定参数的规律性差异。基于上述理论计算、实测参数规律、数值模拟结果三者的相互印证,完成地铁隧道工程双护盾TBM施工参数的地质适应性研究,获得了一些有益的结论。期望对TBM法隧道施工的发展提供部分技术支持。
姜晓迪[9]（2020）在《基于现场实测数据的双护盾TBM掘进性能预测研究》文中研究表明相比传统钻爆法施工而言,隧洞TBM施工具有掘进速度快、经济成本低、施工作业安全及对周围环境影响小等众多优点,使得TBM施工成为国内外深埋长隧洞优先考虑的施工方法,这也为TBM隧洞施工技术的快速发展提供了广阔的空间。如何在保障安全施工的前提下提高TBM掘进性能,充分发挥TBM施工技术优势,是TBM施工领域关注的热点问题。鉴于地质条件的复杂性和施工过程的随机性,如何科学预测TBM掘进性能也是隧洞施工中的难点问题。目前,TBM掘进性能预测研究尽管取得了一系列进展,仍存在一些不足,在参数选取、预测方法以及模型适用性等方面有待进一步完善。基于此,本文依托国家自然科学基金面上项目（4192270）和黄河勘测规划设计研究院有限公司自主研发项目（2016-ky56（2））,以兰州水源地建设工程输水隧洞TBM施工为工程背景,以TBM掘进性能预测为研究对象,充分利用围岩性质、掘进参数、刀具磨损等现场实测数据,将数理统计与智能优化等多种手段有机结合,对TBM的净掘进速率、设备利用率、施工速度等3个主要掘进性能指标进行了预测研究。研究成果对于隧洞施工方法论证选择、TBM设备选型优化、隧洞施工工期预测以及成本估算等具有重要的参考价值和指导意义。主要研究内容和结论如下:（1）通过TBM净掘进速率与各个影响因素之间的单因素相关性分析,筛选出对TBM净掘进速率影响最大的几个因素,并最终确定了用以预测TBM净掘进速率的五个参数——岩石单轴抗压强度（UCS）、岩石抗拉强度（BTS）、岩石耐磨性（CAI）、刀盘推力（TF）、刀盘转速（RPM）。（2）将偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络两种方法进行耦合,建立了TBM净掘进速率预测模型,并与其他多种方法建立的预测模型进行了对比验证。研究结果表明:基于PLSR-BP神经网络耦合方法建立的TBM净掘进速率预测模型具有收敛速度快、求解稳定和拟合精度较高等优点,为TBM净掘进速率预测提供了一种新的途径。（3）综合考虑岩体质量分级指标（RMR）、岩石耐磨性指标（CAI）及岩石硬度（H）三个参数,采用多元非线性回归分析方法,建立了岩体地质条件相关TBM利用率（Ur）的预测模型,并通过现场实测数据验证了预测模型的有效性和可靠性。（4）基于TBM施工过程中的不确定性和风险性,综合考虑岩体质量分级指标（RMR）、TBM工作条件等级数（TWCR）及风险指数（RI）三个参数,采用BP神经网络法建立了TBM施工速度的预测模型,并对模型的合理性进行了验证。研究结果表明:相比单独采用岩体参数和掘进参数中的某一个方面,综合利用RMR、TWCR、RI三个参数建立的TBM施工速度预测模型,更符合实际情况,其预测精度更高。
宋纯宁[10]（2020）在《基于对称与不对称刀具下的TBM刀盘力学性能分析》文中研究表明全断面岩石掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）由于其地下施工效率高、安全性好和环保性强等特点,越来越被广泛地应用在地下隧道工程中。刀盘位于TBM的最前端,承受着滚刀群破岩时带来的不均匀载荷,可能会出现滚刀磨损、刀盘变形和主轴承损坏等情况。为保证滚刀、刀盘、主轴承不受损伤以及隧道顺利施工,需对刀盘上滚刀受力和磨损进行分析以确保刀盘的强度和刚度,避免刀盘发生过大的变形和振动。本文基于秦岭I线隧道工程的TB880E型号刀盘,采用有限元软件ABAQUS建立符合实际工程的刀盘-岩石物理仿真模型,研究对称与不对称刀具下的TBM刀盘受力特性。首先,对边缘滚刀（磨损程度较高）建立破岩模型进行仿真模拟分析,确定边缘滚刀的最优刀圈切削刃角;其次,不仅对刀盘在模拟过程中的质量缩放系数进行确定,还对刀盘施加均布载荷分析其强度和刚度;最后,将不对称滚刀应用到整个刀盘与对称滚刀刀盘对比,研究两种刀盘的总推力、总扭矩、不平衡载荷特性以及刀盘变形,分析滚刀受力与磨损的规律,为TBM刀盘的结构设计提供一定理论参考。本文的主要工作内容如下:（1）简单总结了全断面岩石掘进机在国内外的现状以及其发展历程,以及边缘滚刀破岩、刀盘载荷力学性能和刀盘仿真分析的国内外研究现状;阐述了全断面岩石掘进机的分类、选型、掘进原理、刀盘系统组成（包括滚刀布置和安装）以及刀盘主参数,对盘形滚刀破岩受力模型、边滚刀刃角和受力理论、刀盘的力学荷受载理论进行归纳和推导。（2）通过有限元软件ABAQUS建立边缘滚刀的动态破岩仿真模型,对边缘滚刀的三向力（垂直力、滚动力和侧向力）、破岩体积和比能耗进行提取计算分析,分析边缘滚刀三向力的变化趋势,验证模型的正确性;尔后,研究分析刀具对称和不对称刃角的变化对边缘滚刀破岩效率的影响,并对边缘滚刀的对称不对称刀圈刃角进行优化分析;（3）根据秦岭Ⅰ线隧道实际施工的TB880E型号刀盘,用PROE三维软件建立刀盘-岩石物理模型,首先,对导入ABAQUS软件中的刀盘基体通过静力学以分析其刚度和强度性能;然后,对TBM刀盘施加边界条件分析其掘进过程（包括岩石损伤、每个滚刀所受三向力、刀盘推力和扭矩）,最后通过模拟数值与理论数值进行对比验证岩石-刀盘仿真模型的正确性。（4）通过对刀盘施加一定边界条件,研究对比分析对称刀盘与全部更换边滚刀的不对称刀盘的推力、扭矩、不平衡载荷和刀盘变形,同时分析滚刀受力与磨损的规律,探索对称刀盘与不对称刀盘的变形特点和规律。
二、岩石隧道掘进机的施工预测模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、岩石隧道掘进机的施工预测模型（论文提纲范文）
（1）引汉济渭TBM施工隧洞围岩分类方法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 基本围岩分类研究进展 |
| 1.2.2 TBM施工隧洞围岩分类研究进展 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 2.基于HC法的TBM施工隧洞围岩分类方法研究 |
| 2.1 可掘性指标 |
| 2.1.1 单轴抗压强度 |
| 2.1.2 摩擦性指数CAI |
| 2.1.3 可掘性指标分级 |
| 2.2 不良地质条件等级划分 |
| 2.2.1 高地应力 |
| 2.2.2 断层破碎带 |
| 2.2.3 突涌水涌泥 |
| 2.2.4 其他不良地质条件 |
| 2.3 赋分制 |
| 2.3.1 赋分原则 |
| 2.3.2 各指标赋分 |
| 2.4 TBM施工隧洞围岩分类方法 |
| 2.4.1 围岩类别划分方法 |
| 2.4.2 分类形式及上下标 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.基于TBM围岩分类方法的掘进施工预测模型研究 |
| 3.1 引汉济渭工程和引松工程概况 |
| 3.1.1 工程基本概况 |
| 3.1.2 工程地质条件 |
| 3.1.3 TBM设备参数 |
| 3.2 TBM施工预测模型数据库的建立 |
| 3.2.1 TBM施工适应性围岩分类总评分 |
| 3.2.2 TBM施工性能掘进参数 |
| 3.3 掘进参数与围岩分类总评分的相关性分析 |
| 3.3.1 围岩总评分与净掘进速度的相关性分析 |
| 3.3.2 围岩总评分与贯入度的相关性分析 |
| 3.3.3 围岩总评分与TBM利用率的相关性分析 |
| 3.3.4 围岩总评分与现场贯入指数的相关性分析 |
| 3.3.5 围岩总评分与扭矩贯入指数的相关性分析 |
| 3.4 TBM掘进施工预测模型的建立及验证 |
| 3.4.1 TBM掘进施工预测模型建立 |
| 3.4.2 TBM掘进施工预测模型初步验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.TBM掘进实测数据处理分析及掘进参数变化规律研究 |
| 4.1 TBM掘进实测数据介绍 |
| 4.1.1 原始数据的采集及内容 |
| 4.1.2 循环段数据 |
| 4.2 掘进实测数据预处理 |
| 4.2.1 预处理目的及工具 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.3 循环段划分和数据降噪 |
| 4.3.1 循环段分割 |
| 4.3.2 数据降噪 |
| 4.4 掘进参数变化规律分析 |
| 4.4.1 掘进参数沿桩号变化规律 |
| 4.4.2 不同掘进参数间的相关性 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.TBM施工性能预测模型的应用研究 |
| 5.1 TBM施工性能预测模型在引松工程中的应用 |
| 5.1.1 预测隧洞段的选取 |
| 5.1.2 围岩总评分的计算 |
| 5.1.3 掘进性能参数预测 |
| 5.2 TBM施工性能预测模型在引汉济渭工程中的应用 |
| 5.2.1 预测隧洞段的选取 |
| 5.2.2 围岩总评分的计算 |
| 5.2.3 掘进性能参数预测 |
| 5.3 模型评价与施工性能等级划分 |
| 5.3.1 误差分析与模型评价 |
| 5.3.2 施工性能等级划分 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
（2）TBM盘形滚刀磨损机理与破岩特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 TBM国内外研究动态 |
| 1.3 盘形滚刀国内外研究现状 |
| 1.3.1 盘形滚刀的分类及构成 |
| 1.3.2 盘形滚刀破岩机理的研究现状 |
| 1.3.3 盘型滚刀刀圈磨损及寿命预测的研究现状 |
| 1.3.4 盘形滚刀磨损测试的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 测试材料、设备及方法 |
| 2.1 测试用材料 |
| 2.1.1 盘形滚刀刀圈材料的成分及基础性能 |
| 2.1.2 测试用岩石成分及基础性能 |
| 2.2 测试设备及方法 |
| 2.2.1 盘形滚刀刀圈材料高温压缩测试的设备及方法 |
| 2.2.2 盘形滚刀刀圈材料高温压痕测试的设备及方法 |
| 2.2.3 盘形滚刀刀圈材料高温摩擦磨损测试的设备及方法 |
| 2.2.4 盘形滚刀接近服役条件下破岩性能测试的设备及方法 |
| 2.2.5 显微观测分析设备 |
| 2.2.6 其他设备 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 刀圈材料接近服役条件下力-热耦合性能研究 |
| 3.1 刀圈材料的高温压缩测试 |
| 3.1.1 力-位移曲线分析 |
| 3.1.2 测试后硬度分析 |
| 3.1.3 测试后金相组织分析 |
| 3.2 刀圈材料的高温压痕测试 |
| 3.2.1 测试参数及实施过程 |
| 3.2.2 测试结果分析 |
| 3.3 刀圈材料的高温摩擦磨损测试 |
| 3.3.1 测试参数及实施过程 |
| 3.3.2 摩擦系数分析 |
| 3.3.3 磨损失重分析 |
| 3.3.4 磨损形貌分析 |
| 3.3.5 岩石磨痕分析 |
| 3.3.6 磨损机理分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 盘形滚刀-岩石匹配性研究 |
| 4.1 盘形滚刀-岩石匹配性测试参数及过程 |
| 4.1.1 参数设置 |
| 4.1.2 测试过程 |
| 4.2 盘形滚刀-岩石匹配性测试的载荷分析 |
| 4.2.1 平刃盘形滚刀-岩石匹配性测试的载荷分析 |
| 4.2.2 圆刃盘形滚刀-岩石匹配性测试的载荷分析 |
| 4.3 盘形滚刀的磨损行为分析 |
| 4.3.1 磨损失重分析 |
| 4.3.2 磨损形貌分析 |
| 4.4 岩石块体的破坏效果分析 |
| 4.4.1 岩石磨痕分析 |
| 4.4.2 岩石碎屑分析 |
| 4.5 滚刀-岩石相互作用关系及磨损机理分析 |
| 4.5.1 滚刀-岩石的相互作用关系分析 |
| 4.5.2 匹配性测试中盘形滚刀的磨损机理分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 盘形滚刀接近服役条件下的破岩性能研究 |
| 5.1 盘形滚刀接近服役条件下的破岩测试方案及实施过程 |
| 5.2 水/泥水冷却介质作用下的破岩测试结果分析 |
| 5.2.1 测试载荷分析 |
| 5.2.2 盘形滚刀磨损失重分析 |
| 5.2.3 盘形滚刀磨损形貌分析 |
| 5.2.4 岩石破坏效果分析 |
| 5.3 水/泥水-洗衣粉冷却介质作用下的破岩测试结果分析 |
| 5.3.1 测试载荷分析 |
| 5.3.2 盘形滚刀磨损失重分析 |
| 5.3.3 盘形滚刀磨损形貌分析 |
| 5.3.4 岩石破坏效果分析 |
| 5.4 接近服役条件下滚刀-岩石相互作用关系及磨损机理分析 |
| 5.4.1 滚刀-岩石的相互作用关系分析 |
| 5.4.2 盘形滚刀的磨损机理分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于磨粒磨损的TBM盘形滚刀磨损预测模型研究 |
| 6.1 TBM盘形滚刀磨粒磨损计算模型 |
| 6.2 TBM盘形滚刀磨损预测模型 |
| 6.2.1 TBM盘形滚刀破岩力学模型 |
| 6.2.2 TBM盘形滚刀磨损预测模型 |
| 6.3 TBM盘形滚刀磨损预测模型的工程验证 |
| 6.3.1 广东东莞某隧道TBM盘形滚刀磨损数据验证 |
| 6.3.2 山东文登某隧道TBM盘形滚刀磨损数据验证 |
| 6.3.3 浙江台州某隧道TBM盘形滚刀磨损数据验证 |
| 6.3.4 新疆北部某隧道TBM盘形滚刀磨损数据验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
（3）隧道掘进机异构数据混合建模方法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景分析 |
| 1.2 隧道掘进机数据建模研究现状 |
| 1.2.1 传统模拟实验法研究现状 |
| 1.2.2 机器学习建模法研究现状 |
| 1.2.3 隧道掘进机异构数据建模研究现状分析 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 主要研究内容、技术路线和创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 运行数据预处理与分析 |
| 2.1 运行数据基本情况 |
| 2.2 运行数据预处理算法 |
| 2.2.1 数据裁剪合并 |
| 2.2.2 异常值检验与处理 |
| 2.2.3 灰色关联度分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 数值-分类数据混合建模方法 |
| 3.1 支持向量回归 |
| 3.2 定性-定量因子支持向量回归 |
| 3.2.1 定性-定量因子核函数映射 |
| 3.2.2 灰狼优化算法与参数寻优 |
| 3.2.3 算法建立过程 |
| 3.3 数值算例测试 |
| 3.4 隧道掘进机数值-分类数据混合建模工况预测实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 运行-地质数据混合建模方法 |
| 4.1 地质数据采样与分析 |
| 4.2 克里金插值法 |
| 4.3 掘进断面地质数据构建与编码 |
| 4.4 隧道掘进机运行-地质数据混合建模工况预测实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 数值-分类数据混合建模曲线预测方法 |
| 5.1 定性-定量因子函数型回归算法 |
| 5.1.1 曲线拟合 |
| 5.1.2 多输出支持向量回归 |
| 5.1.3 定性-定量因子函数型回归的建立 |
| 5.2 数值算例测试 |
| 5.2.1 基函数影响 |
| 5.2.2 不同算法间对比 |
| 5.3 突变载荷下刀盘转速响应曲线预测实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于MATLAB GUI的隧道掘进机异构数据建模系统 |
| 6.1 系统总体框架和主界面 |
| 6.2 数据处理模块 |
| 6.2.1 运行数据预处理 |
| 6.2.2 地质数据插值补全与编码 |
| 6.3 数据预测模块 |
| 6.3.1 数值数据-分类数据混合建模 |
| 6.3.2 运行数据-地质数据混合建模 |
| 6.3.3 数值-分类数据混合建模曲线预测 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 本论文成果总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 定性-定量因子支持向量回归算法数值实验数据集 |
| 附录 B 定性-定量因子函数型回归算法数值实验数据集 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 TBM岩体信息感知与岩-机映射关系研究现状 |
| 1.2.2 TBM施工优化方法研究现状 |
| 1.3 目前研究存在的关键问题 |
| 1.4 主要研究内容、创新点和技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 创新点 |
| 第二章 基于滚刀破岩物理规律的TBM岩机映射关系 |
| 2.1 TBM滚刀破岩数值模拟 |
| 2.1.1 颗粒离散元法基本原理 |
| 2.1.2 滚刀破岩数值模拟模型 |
| 2.1.3 岩体参数标定 |
| 2.1.4 数值模拟结果 |
| 2.2 TBM滚刀破岩线性切割试验 |
| 2.2.1 线性切割试验装备与方案 |
| 2.2.2 线性切割试验结果 |
| 2.3 基于数值模拟和线性切割试验的TBM岩-机映射模型构建 |
| 2.3.1 考虑切片形成条件的TBM岩-机映射关系 |
| 2.3.2 考虑滚刀荷载规律的TBM岩-机映射关系 |
| 2.4 TBM岩-机映射关系模型的验证与对比 |
| 2.4.1 TBM岩-机映射关系模型验证 |
| 2.4.2 TBM岩-机映射关系模型对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于物理规律与数据挖掘双驱动的TBM岩-机映射关系 |
| 3.1 TBM岩渣与振动等关键信息感知 |
| 3.1.1 TBM岩渣信息感知 |
| 3.1.2 TBM刀盘振动信息感知 |
| 3.1.3 TBM岩体与掘进参数感知 |
| 3.2 物理规律与数据挖掘双驱动的TBM岩-机映射思想及实现方法 |
| 3.2.1 双驱动岩-机映射的优势与构建流程 |
| 3.2.2 输入参数与输出变量选择 |
| 3.2.3 深度神经网络基本原理与构建方法 |
| 3.2.4 物理规律约束的施加方法 |
| 3.3 TBM掘进双驱动岩-机映射模型 |
| 3.3.1 双驱动岩-机映射模型构建 |
| 3.3.2 双驱动岩-机映射模型计算结果及分析 |
| 3.3.3 双驱动岩-机映射模型验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法 |
| 4.1 TBM控制参数决策方法总体思路与体系 |
| 4.2 TBM控制参数决策约束条件与可行域 |
| 4.2.1 TBM控制参数决策约束条件选取 |
| 4.2.2 TBM控制参数决策可行域计算方法 |
| 4.3 TBM控制参数决策目标函数与优化方法 |
| 4.3.1 TBM控制参数决策目标函数 |
| 4.3.2 TBM控制参数优化方法 |
| 4.4 TBM控制参数决策模型验证 |
| 4.5 典型工况下控制参数决策规律分析 |
| 4.5.1 岩体条件对最优控制参数的影响分析 |
| 4.5.2 岩体条件对掘进成本优化结果的影响分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 TBM控制参数决策方法与模型的工程验证 |
| 5.1 杭州市第二水源输水通道(江南线)山岭段工程概况 |
| 5.2 基于现场数据推演的控制参数优化方法验证 |
| 5.3 基于现场掘进试验的控制参数优化方法验证 |
| 5.3.1 现场验证方案设计 |
| 5.3.2 TBM控制参数优化结果 |
| 5.3.3 TBM控制参数优化效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研成果、参与项目及所获奖励 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）TBM掘进岩—机相互作用模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 第2章 TBM掘进岩-机相互作用信息实时监测系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 监测系统结构 |
| 2.2.1 传感器 |
| 2.2.2 数据采集系统 |
| 2.2.3 远程数据传输和存储系统 |
| 2.3 监测系统界面与功能 |
| 第3章 岩-机相互作用模型的影响因素分析 |
| 3.1 掘进参数 |
| 3.1.1 总推力 |
| 3.1.2 刀盘扭矩 |
| 3.1.3 刀盘转速 |
| 3.1.4 贯入度 |
| 3.1.5 净掘进速度 |
| 3.2 掘进参数的相关性 |
| 3.2.1 贯入度与总推力的关系 |
| 3.2.2 贯入度与刀盘扭矩的关系 |
| 3.3 其他因素 |
| 第4章 现场掘进试验与分析 |
| 4.1 依托工程概况 |
| 4.1.1 吉林引松供水工程 |
| 4.1.2 水文地质 |
| 4.1.3 工程地质 |
| 4.2 现场试验 |
| 4.2.1 分步掘进试验方案 |
| 4.2.2 连续掘进试验方案 |
| 第5章 刀盘振动与掘进参数相关性分析和回归模型建立 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 刀盘振动加速度与各掘进参数定性分析 |
| 5.3 刀盘振动加速度与各掘进参数定量分析 |
| 5.4 岩-机相互作用模型的建立 |
| 5.5 模型的检验 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）复合地层TBM掘进安全适应性评价及工程试验验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机械掘进参数适应性方面 |
| 1.2.2 地质条件适应性方面 |
| 1.2.3 灾害风险适应性方面 |
| 1.2.4 适应性方面评价体系方面 |
| 1.2.5 TBM地质模型试验方面 |
| 1.2.6 现有研究中存在的问题和不足 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.4 研究路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 适应性评价理论及方法 |
| 2.1 适应性分析 |
| 2.1.1 适应性含义 |
| 2.1.2 适应性评价体系建立的原则 |
| 2.2 模糊数学综合评价方法 |
| 2.2.1 适应性评价方法 |
| 2.2.2 模糊综合评价法 |
| 2.2.3 权重确定方法 |
| 2.2.4 隶属函数确定方法 |
| 2.3 模糊综合评价法技术路线图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 IBM掘进安全适应性评价模型 |
| 3.1 TBM掘进安全评价指标 |
| 3.1.1 TBM本身参数 |
| 3.1.2 地质参数 |
| 3.1.3 灾害风险 |
| 3.1.4 TBM掘进适应性评价指标体系 |
| 3.2 TBM掘进安全性评价指标权重 |
| 3.2.1 准则层单一排序 |
| 3.2.2 指标层单一排序 |
| 3.2.3 总体指标排序 |
| 3.3 TBM掘进安全性评价指标隶属函数 |
| 3.3.1 刀盘推进力隶属函数 |
| 3.3.2 刀盘扭矩隶属函数 |
| 3.3.3 刀盘转速隶属函数 |
| 3.3.4 刀盘掘进速度隶属函数 |
| 3.3.5 刀盘开口率隶属函数 |
| 3.3.6 单轴抗压强度隶属函数 |
| 3.3.7 岩石完整性系数隶属函数 |
| 3.3.8 岩石耐磨蚀指数隶属函数 |
| 3.3.9 地应力水平隶属函数 |
| 3.3.10 隧道埋深隶属函数 |
| 3.3.11 断层破碎带隶属函数 |
| 3.3.12 软弱围岩大变形隶属函数 |
| 3.3.13 软硬复合比隶属函数 |
| 3.3.14 突涌水隶属函数 |
| 3.3.15 地表沉降隶属函数 |
| 3.4 TBM掘进安全性评价标准 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 TBM穿越复合地层模型试验 |
| 4.1 TBM缩尺模型试验平台 |
| 4.1.1 试验研究内容 |
| 4.1.2 TBM模型试验台的搭建 |
| 4.1.3 模型试验的相似原理 |
| 4.1.4 TBM模型试验平台简介 |
| 4.1.5 TBM模型试验操作控制系统 |
| 4.2 模型试验岩体相似材料 |
| 4.2.1 相似材料的选择 |
| 4.2.2 相似材料配比试验 |
| 4.3 模型试验系统装置 |
| 4.3.1 实验装置简介 |
| 4.3.2 监测装置 |
| 4.4 试验流程与监测点布置 |
| 4.4.1 模型制作及开挖 |
| 4.4.2 监测点布置 |
| 4.4.3 工况设计及部分试验照片 |
| 4.5 开挖试验结果分析 |
| 4.5.1 前75cm推力扭矩分析 |
| 4.5.2 前75cm应力分析 |
| 4.5.3 前75cm位移分析 |
| 4.5.4 前75cm段结果检验 |
| 4.5.5 后75cm推力扭矩分析 |
| 4.5.6 后75cm应力分析 |
| 4.5.7 后75cm位移分析 |
| 4.5.8 后75cm段结果检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 工程实例 |
| 5.1 海泊桥站—小村庄站TBM施工工程概况 |
| 5.2 车站区间地质条件 |
| 5.3 车站区间地质构造 |
| 5.4 TBM主要技术参数 |
| 5.5 TBM掘进安全适应性评价 |
| 5.6 TBM掘进安全适应性结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间参与的课题项目 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 在读期间申请的发明专利 |
| 在读期间获得的奖励 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）基于摩擦功的隧道掘进机盘形滚刀磨损预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 盘形滚刀破岩机理研究 |
| 1.2.2 盘形滚刀磨损预测研究 |
| 1.3 本文主要的研究内容 |
| 第二章 盘形滚刀破岩机理 |
| 2.1 盘形滚刀结构 |
| 2.2 盘形滚刀失效形式 |
| 2.3 盘形滚刀破岩机理 |
| 2.4 盘形滚刀受力预测模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 盘形滚刀磨损预测理论模型 |
| 3.1 盘形滚刀滑移量 |
| 3.2 基于摩擦功的盘形滚刀磨损预测理论模型的建立 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 盘形滚刀动态破岩仿真数值模拟及参数确定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于Abaqus的盘形滚刀破岩仿真模型 |
| 4.2.1 Abaqus盘形滚刀破岩仿真模型 |
| 4.2.2 盘形滚刀动态破岩过程 |
| 4.2.3 盘形滚刀破岩仿真结果分析 |
| 4.3 基于离散元素法的盘形滚刀破岩仿真模型 |
| 4.3.1 离散元素法简介 |
| 4.3.2 离散元素法的基本原理 |
| 4.3.3 基于EDEM的盘形滚刀破岩仿真模型 |
| 4.3.4 盘形滚刀破岩过程 |
| 4.3.5 盘形滚刀破岩仿真结果分析 |
| 4.4 盘形滚刀破岩模型仿真结果对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 盘形滚刀磨损预测模型的工程验证 |
| 5.1 基于摩擦功的盘形滚刀磨损预测模型 |
| 5.1.1 工程背景 |
| 5.1.2 岩石力学参数 |
| 5.1.3 盘形滚刀刀圈材料 |
| 5.2 盘形滚刀磨损预测理论模型中参数的确定 |
| 5.3 工程验证 |
| 5.3.1 盘形滚刀实际磨损 |
| 5.3.2 盘形滚刀磨损预测模型验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）基于深圳地铁隧道的双护盾TBM施工参数地质适应性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 围岩压力确定方法 |
| 1.2.2 TBM破岩机理研究现状 |
| 1.2.3 TBM掘进参数研究现状 |
| 1.2.4 盾构掘进过程数值模拟研究现状 |
| 1.3 依托工程 |
| 1.3.1 工程概况 |
| 1.3.2 工程技术难点 |
| 1.4 论文研究内容及研究路线 |
| 第二章 双护盾TBM施工力学特性 |
| 2.1 双护盾TBM概述 |
| 2.1.1 双护盾TBM的结构特点 |
| 2.1.2 双护盾TBM的施工特点 |
| 2.2 滚刀破岩预测模型研究 |
| 2.2.1 滚刀破岩基本力学机理 |
| 2.2.2 滚刀破岩力预测公式 |
| 2.3 滚刀贯入下的岩体响应过程数值模拟 |
| 2.3.1 单滚刀破岩数值模拟 |
| 2.3.2 多滚刀破岩数值模拟 |
| 2.3.3 破岩力分布规律 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 双护盾TBM关键掘进参数力学模型 |
| 3.1 关键掘进参数的选取 |
| 3.2 主要掘进参数理论计算公式推导 |
| 3.2.1 总推力计算公式推导 |
| 3.2.2 刀盘扭矩计算公式推导 |
| 3.2.3 TBM推力与扭矩计算实例 |
| 3.3 经典破岩力预测公式计算结果比对 |
| 3.3.1 计算模型 |
| 3.3.2 计算结果及其差异性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 TBM掘进参数规律性分析 |
| 4.1 掘进参数沿隧道纵向规律性分析 |
| 4.1.1 总推力规律性分析 |
| 4.1.2 刀盘扭矩规律性分析 |
| 4.1.3 刀盘转动速度规律性分析 |
| 4.1.4 贯入度规律性分析 |
| 4.1.5 推进速度规律性分析 |
| 4.1.6 滚刀磨损量规律性分析 |
| 4.2 掘进参数相关性分析 |
| 4.2.1 总推力与刀盘扭矩相关性分析 |
| 4.2.2 刀盘转速与扭矩相关性分析 |
| 4.2.3 总推力与贯入度相关性分析 |
| 4.2.4 刀盘转速、贯入度与推进速度相关性分析 |
| 4.2.5 总推力、刀盘扭矩与推进速度相关性分析 |
| 4.3 双护盾TBM过断层破碎带掘进参数分布特征 |
| 4.3.1 梧沙区间段断层分布特征 |
| 4.3.2 主要掘进参数分布特征 |
| 4.3.3 掘进参数间相关性特征 |
| 4.3.4 断裂带与非断裂带的围岩开挖力学分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 TBM法隧道掘进过程数值模拟 |
| 5.1 建立数值模型 |
| 5.1.1 Drucker-Prager破坏准则 |
| 5.1.2 几何模型的建立 |
| 5.1.3 边界条件及接触关系 |
| 5.2 不同掘进参数设置下的TBM开挖效能 |
| 5.2.1 贯入度对掘进效能的影响 |
| 5.2.2 刀间距对掘进效能的影响 |
| 5.2.3 刀间距与贯入度的比值(S/P值)对掘进效能的影响 |
| 5.2.4 滚刀切削速度对掘进效能的影响 |
| 5.3 不同工程性质围岩的掘进参数规律性差异 |
| 5.3.1 同一掘进参数设置下不同类别围岩的开挖稳定性特征 |
| 5.3.2 掘进参数适应性差异 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于现场实测数据的双护盾TBM掘进性能预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 TBM净掘进速率预测研究现状 |
| 1.2.2 TBM设备利用率预测研究现状 |
| 1.2.3 TBM施工速度预测研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.4 研究方法与关键技术路线 |
| 2 TBM净掘进速率影响因素分析 |
| 2.1 TBM掘进性能评价指标 |
| 2.2 TBM净掘进速率影响因素统计 |
| 2.3 依托工程概况 |
| 2.4 现场实测样本数据 |
| 2.5 单因素分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于PLSR-BP神经网络的TBM净掘进速率预测 |
| 3.1 基本原理与方法 |
| 3.1.1 偏最小二乘回归原理(PLSR) |
| 3.1.2 BP神经网络原理 |
| 3.1.3 PLSR与 BP神经网络耦合的建模思想与步骤 |
| 3.2 基于PLSR-BP的 TBM净掘进速率预测模型建立 |
| 3.2.1 自变量相关性分析 |
| 3.2.2 预测模型的建立 |
| 3.3 预测模型有效性验证 |
| 3.3.1 模型拟合精度对比 |
| 3.3.2 模型预测效果对比 |
| 3.4 不同预测模型对比分析 |
| 3.4.1 多元线性回归模型 |
| 3.4.2 多元非线性回归模型 |
| 3.4.3 数量化理论模型 |
| 3.4.4 支持向量回归模型 |
| 3.4.5 不同模型预测分析对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 岩体地质条件相关TBM设备利用率及其预测模型 |
| 4.1 TBM设备利用率影响因素分析 |
| 4.1.1 地质因素 |
| 4.1.2 机械因素 |
| 4.1.3 人为因素 |
| 4.2 TBM停机时间分析 |
| 4.2.1 岩体条件相关停机时间(GRRD) |
| 4.2.2 其他因素相关停机时间(ORD) |
| 4.3 岩体条件相关TBM利用率(U_r)的概念 |
| 4.3.1 岩体条件相关TBM利用率U_r的定义 |
| 4.3.2 样本数据的获取 |
| 4.4 U_r与 RMR值、CAI值、H值之间的相关性分析 |
| 4.4.1 U_r与RMR值之间的相关性分析 |
| 4.4.2 TBM停机时间分析及其与RMR值的相关性分析 |
| 4.4.3 D_c与岩石耐磨性CAI值、岩石硬度H值之间的相关性分析 |
| 4.5 TBM设备利用率U_r预测模型的建立及验证 |
| 4.5.1 U_r预测模型的建立 |
| 4.5.2 U_r预测模型的验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于风险分析的TBM施工速度预测 |
| 5.1 数据的获取 |
| 5.2 TBM施工速度的影响因素分析 |
| 5.2.1 常用参数与施工速度之间的相关性分析 |
| 5.2.2 RMR值与施工速度之间的相关性分析 |
| 5.2.3 TBM工作条件等级与施工速度的相关性分析 |
| 5.3 风险分析 |
| 5.3.1 风险矩阵法 |
| 5.3.2 风险指数与施工速度之间的关系 |
| 5.4 预测模型的建立 |
| 5.4.1 预测参数和方法的选取 |
| 5.4.2 BP神经网络模型的建立和测试 |
| 5.5 预测模型的验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（10）基于对称与不对称刀具下的TBM刀盘力学性能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边滚刀破岩研究现状 |
| 1.2.2 刀盘载荷性能研究现状 |
| 1.2.3 刀盘仿真分析研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 全断面岩石掘进机及其刀盘系统结构 |
| 2.1 全断面岩石掘进机简介 |
| 2.2 全断面岩石掘进机分类与选型 |
| 2.2.1 全断面岩石掘进机分类 |
| 2.2.2 全断面岩石掘进机选型 |
| 2.3 全断面岩石掘进机刀盘系统组成 |
| 2.3.1 TBM刀盘布局 |
| 2.3.2 盘形滚刀形式 |
| 2.3.3 盘形滚刀的安装与布置 |
| 2.3.4 盘形滚刀破岩机理 |
| 2.4 全断面岩石掘进机刀盘主参数 |
| 2.4.1 刀盘掘进参数 |
| 2.4.2 刀盘切削参数 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 TBM刀盘力学理论模型 |
| 3.1 盘形滚刀破岩受力分析 |
| 3.2 边滚刀力学模型 |
| 3.2.1 边滚刀破岩刀圈刃角理论模型 |
| 3.2.2 边滚刀受力理论 |
| 3.3 刀盘受载理论 |
| 3.3.1 刀盘平衡载荷计算 |
| 3.3.2 刀盘不平衡载荷计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 边缘滚刀破岩仿真分析 |
| 4.1 ABAQUS简介 |
| 4.2 边缘滚刀破岩仿真模型建立 |
| 4.2.1 三维模型建立 |
| 4.2.2 ABAQUS破岩动力仿真模型建立 |
| 4.3 边缘滚刀数值模拟结果分析 |
| 4.3.1 切削现象分析 |
| 4.3.2 不同边缘滚刀的切削力分析 |
| 4.4 刀圈刃角对破岩效率的研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 TBM刀盘力学性能分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 刀盘与滚刀的PROE三维建模及简化 |
| 5.3 刀盘ABAQUS有限元仿真模型的建立 |
| 5.3.1 三维模型导入 |
| 5.3.2 材料参数的定义与网格划分 |
| 5.3.3 接触属性与载荷的添加 |
| 5.4 刀盘基体静力学分析 |
| 5.5 刀盘掘进过程结果分析 |
| 5.5.1 刀盘-岩石相互作用模型分析 |
| 5.5.2 刀盘掘进分析 |
| 5.6 对称与不对称滚刀的刀盘力学性能对比 |
| 5.6.1 刀盘平衡载荷对比分析 |
| 5.6.2 刀盘不平衡载荷对比分析 |
| 5.7 刀盘力学性能与滚刀磨损关系 |
| 5.7.1 工程案例 |
| 5.7.2 滚刀受力与刀具磨损关系 |
| 5.8 对称与不对称滚刀的刀盘变形对比 |
| 5.9 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
四、岩石隧道掘进机的施工预测模型（论文参考文献）
- [1]引汉济渭TBM施工隧洞围岩分类方法研究及应用[D]. 王胜乐. 西安理工大学, 2021
- [2]TBM盘形滚刀磨损机理与破岩特性研究[D]. 田济语. 吉林大学, 2021
- [3]隧道掘进机异构数据混合建模方法及其应用[D]. 冯翔宇. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法[D]. 王瑞睿. 山东大学, 2020(04)
- [5]TBM掘进岩—机相互作用模型研究[D]. 梅恒. 湖北工业大学, 2020(12)
- [6]复合地层TBM掘进安全适应性评价及工程试验验证[D]. 高岩. 山东大学, 2020(12)
- [7]基于摩擦功的隧道掘进机盘形滚刀磨损预测研究[D]. 黄元俊. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [8]基于深圳地铁隧道的双护盾TBM施工参数地质适应性研究[D]. 余娜. 东南大学, 2020(01)
- [9]基于现场实测数据的双护盾TBM掘进性能预测研究[D]. 姜晓迪. 郑州大学, 2020
- [10]基于对称与不对称刀具下的TBM刀盘力学性能分析[D]. 宋纯宁. 华北电力大学(北京), 2020(06)