【摘 要】
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全断面硬岩隧道掘进机（Hard Rock Tunnel Boring Machine,TBM）是一种驱动刀盘旋转、挤压掌子面并使其剥落,从而形成隧道断面的大型地下掘进工程装备。在TBM施工过程中,TBM由主控室司机驾驶,主控室内信息相对封闭,而围岩环境复杂多变,掘进时难以统筹所有掘进信息,容易出现决策失误。而近些年来,数字孪生技术因具有高保真、虚实融合等特点,被广泛应用于装备信息化、智能化作业中,
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全断面硬岩隧道掘进机（Hard Rock Tunnel Boring Machine,TBM）是一种驱动刀盘旋转、挤压掌子面并使其剥落,从而形成隧道断面的大型地下掘进工程装备。在TBM施工过程中,TBM由主控室司机驾驶,主控室内信息相对封闭,而围岩环境复杂多变,掘进时难以统筹所有掘进信息,容易出现决策失误。而近些年来,数字孪生技术因具有高保真、虚实融合等特点,被广泛应用于装备信息化、智能化作业中,建立装备在虚拟空间中的映射,可以实现多时空、多物理量的装备监测,且借助智能算法分析作业数据可以起到辅助决策的作用。本文针对以上情况研究并实现了基于数字孪生的TBM虚拟掘进系统,具体内容如下:（1）围绕TBM虚拟掘进系统的设计,确立了系统设计目标及开发流程,基于数字孪生五层模型对系统结构进行分析,并设计了系统的功能模块,最后依据上述分析设计了TBM虚拟掘进系统的总体架构,并针对系统开发涉及的关键技术进行了研究。（2）围绕物理数据驱动的TBM虚拟掘进仿真,设计了一套结构化传输实时掘进数据的通信机制,提出了基于Unity3D的数据驱动TBM虚拟掘进仿真方法,并基于Phys X引擎进行模型运动约束优化,提出了掘进数据的可视化方法以及围岩模型的动态贴图方法。实现了实时数据驱动的掘进状态映射,为进一步实现TBM虚拟掘进系统奠定基础。（3）研究了基于围岩可掘进指数预测的掘进参数调整方法。提出了利用采集的掘进数据进行围岩可掘进性预测的方法,基于LSTM算法设计了预测模型,并验证了预测模型的有效性,建立了可掘进指数与掘进参数的映射,提出掘进参数适应地质变化进行调整的策略,实现掘进参数的智能调整。（4）结合前述方法,对TBM虚拟掘进系统进行了集成开发,基于CREC188型号TBM的现场掘进数据对虚拟掘进仿真及掘进智能决策两个核心功能进行了应用验证,验证结果符合设计需求。
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