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大直径泥水盾构材料消耗预测研究
| 论文题名： | 大直径泥水盾构材料消耗预测研究 |
| 关键词： | 泥水盾构施工;材料消耗量;掘进参数;预测模型;BP人工神经网络 |
| 摘要： | 随着城市化加速扩张，对地下空间的进一步开发和探索便成了城市交通建设的重要发展方向。由于国外技术封锁和国内缺乏相关标准，我国材料管理经验和成本控制技术也相对落后，致使我国对盾构材料消耗量预测的准确度不高，进而导致成本控制难度大。 本研究基于大直径泥水盾构工程施工的特点，使用BP人工神经网络和多元线性回归，分析了掘进参数对材料消耗量的影响机理，建立了掘进参数－材料消耗量预测模型，旨在对不同掘进状态下材料消耗量精准管控。 （1）总结分析国内外盾构法施工发展情况以及掘进参数和材料消耗相关研究，从大直径泥水盾构机工作原理出发，结合施工现场地质情况，明确不同掘进参数下对材料消耗量的影响。 （2）通过研究盾构工程掘进参数－材料消耗量相关关系，利用BP人工神经网络在大数据下的非线性映射能力和多元线性回归在少量数据下的拟合优势，发现BP人工神经网络和多元线性回归的结合在不同数量样本集下建立掘进参数与材料消耗量相关关系时具有明显的优越性。 （3）介绍了建立的模型在实际案例中的应用情况，结果验证了模型在强风化地质层通过掘进参数来预测材料消耗量是可行的，结合拟合优度选择最优模型也使结果更具精确性。 结合BP人工神经网络和多元线性回归更适用于实际工程。利用BP人工神经网络在大数据下提前做好预测分析，多元线性回归则在少量数据下建立相关预测方程，可以及时制备材料和降低时间成本，为各方的成本核算提供新思路，也为我国大直径泥水盾构的成本管理提供了新途径。 |
| 作者： | 刘颖 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 刘富勤 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖北工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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