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基于Elman-PSO耦合智能算法的泥水盾构参数预测控制
| 论文题名： | 基于Elman-PSO耦合智能算法的泥水盾构参数预测控制 |
| 关键词： | 隧道工程;泥水盾构;Elman神经网络;粒子群优化算法;掘进参数;预测控制 |
| 摘要： | 泥水盾构作为现代盾构工法重要方法之一,已广泛的应用在了世界范围内,在过江过海等软土环境隧道工程中,泥水盾构法已经成为了应用最多的方法。泥水盾构的气仓压力控制是越江隧道掘进平衡的重要环节,一旦控制不当,将引发掌子面坍塌、江水倒灌等一系列隧道安全问题。 针对传统人工控制气仓压力的缺陷,考虑到盾构参数的动态性和时变性,运用具有非线性映射能力的神经网络以及具有滚动优化、反馈校正特性预测控制理论,通过研究得出泥水盾构施工过程中气仓压力与推力、推进速度、刀盘转速、液位、进浆速率、出浆速率等关键掘进参数的关联性,研究气仓压力随时间波动变化的规律,建立包含预测器和控制器的泥水盾构参数智能预测控制系统。通过控制相关重点掘进参数,实现气仓压力的智能预测,达到安全控制越江隧道掘进过程的目的。 为了提高预测控制系统的动态辨识和寻优能力,本文运用Elman神经网络对预测器和控制器进行建模,并用粒子群优化(PSO)算法与之结合,形成了Elman-PSO智能耦合算法。以武汉长江隧道项目为工程背景,选取气仓压力以及推力、推进速度、刀盘转速等参数的历史数据样本,建立基于Elman-PSO的智能预测控制系统,并对BP神经网络建立的预测控制系统进行结果对比。工程实例分析与方法对比表明,Elman-PSO算法在盾构参数的系统动态辨识和在线预测应用方面,具有良好的预测精度,满足工程实际需要。 通过本文的研究,验证了智能算法能够良好地解决土木工程非线性、不确定性的复杂工程问题,对实现施工过程信息化,具有很重要的工程价值。 |
| 作者： | 何然 |
| 专业： | 管理科学与工程 |
| 导师： | 骆汉宾 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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