文档名：基于AMBiLSTM模型的块石回填土区盾构姿态预测研究
摘要：为了解决盾构机在穿越块石回填土区段姿态难以控制的难题,依托重庆地铁5号线北延伸段中～椿区间穿越块石回填土层工程实例,建立基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(AM-BiLSTM),对掘进过程中的盾构姿态进行预测,将模型预测结果与传统双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)、长短时记忆神经网络(LSTM)进行对比,并对AM-BiLSTM模型的现场应用效果进行检验,最后总结了块石回填土区盾构姿态调整的针对性措施.研究结果显示:AM-BiLSTM模型对盾构姿态具有良好的预测性能,盾首垂直和水平偏差在测试集上的预测准确率分别为72％和86％,盾尾垂直和水平偏差在测试集上的预测准确率分别为88％和96％;AM-BiLSTM模型与BiLSTM,LSTM对盾构姿态的预测效果存在差异,其中,AM-BiLSTM模型在测试集上的平均预测准确率最高,BiLSTM的平均预测准确率次之,LSTM的平均预测准确率最低;通过AM-BiLSTM模型预测盾构姿态,结合盾构姿态调整的工程措施,盾首平均垂直、水平偏差较未应用AM-BiLSTM模型时分别降低47.9％和35.8％,盾尾平均垂直、水平偏差较未应用AM-BiLSTM模型时分别降低8.9％和4.8％;块石回填土区盾构姿态调整的工程措施包括:通过减小盾构推力、提高刀盘转速和减小刀盘扭矩的方式,加大刀具对孤石的切削、冲击频率;采取地面注浆、旋喷等辅助注浆加固手段对工作面进行加固,减小盾构掘进的不均匀阻力;控制盾构掘进速度在35～50mm/min并采取短行程多循环的方式进行掘进;及时靠拢千斤顶并拧紧纵、环向螺栓,当成环管片推出盾尾后,根据拼装后的圆环椭圆度,再次复紧纵、环向螺栓.
作者：汪来 王树英 潘秋景 肖超 Author：WANGLai WANGShuying PANQiujing XIAOChao
作者单位：中南大学土木工程学院,湖南长沙410075中南大学土木工程学院,湖南长沙410075;中南大学隧地工程研究中心,湖南长沙410075;中南大学重载铁路工程结构教育部重点实验室,湖南长沙410075中建五局土木工程有限公司,湖南长沙410004
刊名：铁道科学与工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalofRailwayScienceandEngineering
年，卷(期)：2023, 20(8)
分类号：TU451
关键词：盾构隧道 块石回填土 盾构姿态 AM-BiLSTM
Keywords：shieldtunnel soil-rockmixturebackfill shieldattitude AM-BiLSTM
机标分类号：TP391U467.14TN912.34
在线出版日期：2023年10月9日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，湖南省科技创新计划资助项目，湖南省自然科学基金资助项目基于AM-BiLSTM模型的块石回填土区盾构姿态预测研究[
期刊论文] 铁道科学与工程学报--2023, 20(8)汪来 王树英 潘秋景 肖超为了解决盾构机在穿越块石回填土区段姿态难以控制的难题,依托重庆地铁5号线北延伸段中～椿区间穿越块石回填土层工程实例,建立基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(AM-BiLSTM),对掘进过程中的盾构姿态进行预测,将模...参考文献和引证文献
参考文献
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