【摘 要】
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随着机械制造技术的进步,全断面岩石隧道掘进机被广泛应用于深、长、大隧洞的开挖,鉴于全断面岩石隧道掘进机(TBM)对地质条件十分敏感,且其前期投入巨大,采用合适的方法、准
【机 构】
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武汉大学土木建筑工程学院,武汉大学岩土与结构工程安全湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划（973）（2015CB058102）
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随着机械制造技术的进步,全断面岩石隧道掘进机被广泛应用于深、长、大隧洞的开挖,鉴于全断面岩石隧道掘进机(TBM)对地质条件十分敏感,且其前期投入巨大,采用合适的方法、准确地预测TBM掘进速度对TBM施工的进度安排和成本估计十分重要.基于纽约皇后NO.3隧道153组实测岩体参数(UCS、PSI、DWP、BTS、α)和TBM掘进速度(PR),分别采用BP神经网络和CART算法建立TBM掘进速度预测模型,与已有预测模型对比发现,CART预测模型预测精度更高更易于不同工程相互借鉴,且在部分岩体参数缺失的情况下也能
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