【摘 要】
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为对城市地铁盾构隧道掘进引发的地表变形进行预测,以太原地铁某区间盾构隧道工程为例,通过敏感性分析方法确定影响盾构施工地表变形的主要土层参数与施工参数。在此基础上以
【机 构】
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太原理工大学矿业工程学院,中铁三局集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1710111);山西省重点研发计划重点项目(201703D111027)
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为对城市地铁盾构隧道掘进引发的地表变形进行预测,以太原地铁某区间盾构隧道工程为例,通过敏感性分析方法确定影响盾构施工地表变形的主要土层参数与施工参数。在此基础上以主要影响因素为设计因子开展正交试验,将试验结果作为训练样本及测试样本,建立径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型用于盾构施工地表变形的预测。结果表明,建立的RBF神经网络模型具有较高的精度,能够较好地反映地表变形与各主要影响因素之间的非线性关系,可以用于盾构施工地表变形的预测。
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