【摘 要】
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全断面硬岩掘进机（TBM）是集机械、电子、液压等技术于一体的大型地下隧道开挖设备,具有掘进效率高、安全环保、经济效益高的优点,目前被广泛地应用于隧道、地铁、输水等工程项目中,但是由于施工环境十分恶劣,刀盘极易产生剧烈的振动,而长期的剧烈振动会导致TBM的关键部件发生损坏,进而影响隧道施工安全。针对以上问题,本文依托于新疆引额供水二期工程的实测数据,研究了不同围岩等级下刀盘的振动限值,基于深度学习构
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全断面硬岩掘进机（TBM）是集机械、电子、液压等技术于一体的大型地下隧道开挖设备,具有掘进效率高、安全环保、经济效益高的优点,目前被广泛地应用于隧道、地铁、输水等工程项目中,但是由于施工环境十分恶劣,刀盘极易产生剧烈的振动,而长期的剧烈振动会导致TBM的关键部件发生损坏,进而影响隧道施工安全。针对以上问题,本文依托于新疆引额供水二期工程的实测数据,研究了不同围岩等级下刀盘的振动限值,基于深度学习构建了围岩等级预测模型,开发了TBM振动超限预警系统,为隧道安全智能化施工提供一定的参考。本文的主要研究内容如下:（1）基于工程实践,搭建了TBM刀盘振动远程监测采集系统。基于海量的施工数据,对掘进参数、振动数据进行了预处理。首先通过数理统计方法得到不同围岩等级下主要掘进参数以及刀盘振动的分布范围,其次通过分析不同围岩等级下操作参数与负载参数的关系,发现TBM在硬岩掘进时,推进速度对负载参数影响较大,在软岩掘进时,转速对负载参数影响较大。最后通过对振动数据和掘进参数数据的分析研究表明,刀盘振动与推进速度、转速呈正相关。（2）基于实测施工数据和有限元仿真,提出了一种确定刀盘振动限值的研究方法,并以此获得了TBM正常掘进工况下不同围岩等级的刀盘振动限值,为TBM振动超限预警确定阈值标准。为了在不同围岩等级下实现预警功能,本文通过DNN算法构建了围岩等级预测模型,该模型预测准确率大于98%,能够基于实时掘进参数准确高效地实现围岩等级预测。（3）基于Python和My SQL语言设计并开发了TBM振动超限预警系统,将本文的数据处理程序、不同围岩等级下的振动限值和围岩预测模型都集成到该系统当中,因此本系统不仅能够实现施工数据的存储、查询、分析等基本功能,还可以方便快捷地实现对掘进参数和振动数据的预处理。同时该系统可以通过对掘进参数进行数据挖掘,预测TBM当前掘进地质的围岩类别,从而调用该类围岩等级下的振动限值,通过将实时振动与限值进行对比,实现该系统的超限预警功能。
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