原文传递
基于Matlab的BP神经网络在预测TBM掘进速度中的应用
| 题名： | 基于Matlab的BP神经网络在预测TBM掘进速度中的应用 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 熊帆；胡志平；任翔；张鹏； |
| 关键词： | TBM掘进速度；预测；贯入度；BP神经网络；随机性；设备性能；围岩特征 |
| 摘要： | TBM的掘进效率受围岩特征和机器设备性能的影响,预测TBM的掘进速度需要考虑这两方面因素。由于地质环境具有不确定性,文章分别采用正态分布和指数分布模拟岩石单轴抗压强度UCS和岩石质量指标RQD的统计分布规律,利用Monte Carlo算法生成相应的随机输入参数;在考虑机器设备性能因素时,通过净推力和刀盘直径的比值,消除了不同机器设备之间性能因素的影响差异;基于围岩和机器性能两方面输入参数,在Matlab软件中建立了预测TBM掘进贯入度的BP神经网络模型。通过工程实例验证,模型的预测结果和实际情况比较接近。 |
| 期刊名称： | 现代隧道技术 |
| 出版年： | 2017 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 101-107 |
检索历史
应用推荐
