点击次数：

论文类型：期刊论文

发表时间：2019-01-01

发表刊物：煤炭学报

收录刊物：PKU

卷号：44

期号：9

页面范围：2898-2904

ISSN号：0253-9993

关键字：盾构机;密封舱土压;数据驱动;并行支持向量机;协同优化

摘要：盾构机是一种暗挖地下隧道工程的专用机械.为了保证盾构机安全、高效掘进,必须控制密封舱土压平衡.盾构机掘进过程中密封舱土压受多系统、多场耦合和地质条件突变等诸多因素影响,极易导致密封舱土压失衡而引起地表塌陷等安全事故.针对难以建立有效的机理模型进行密封舱土压预测并实施控制的问题,提出了基于多粒子群协同优化的并行支持向量机(PCPSO-PSVM)密封舱土压的数据驱动建模方法.采用分而治之的原则将数据样本分成4个子集、3个层次进行并行学习,再采用交叉反馈的方式更新初始样本重新训练直至结束,得到支持向量;利用协同粒子群并行计算优化支持向量机的参数,将粒子群并行分组寻优,在各自独立的进程内进行独立搜索,最后各群体汇集到主进程,计算得到模型的全局最优参数C和σ,得到密封舱土压预测模型.基于盾构施工现场的实测数据进行了仿真实验,对密封舱内4个土压力监测点进行建模预测,结果表明该方法具有较高的计算效率和预测精度,能够满足实时在线计算预测的要求.因此,完全可以通过这些压力监测点做出整个开挖面的土压力预测,以对密封舱土压失衡做出提前预警和决策.该方法实现了基于数据的快速密封舱土压建模预测,能够为开挖面的稳定控制提供及时、准确的判断依据,指导工程实践.