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TBM操作参数智能决策方法研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1. 绪论第11-21页
    1.1. TBM施工技术简介第11-12页
    1.2. TBM施工法的优势与缺陷第12-13页
        1.2.1. TBM施工法优势第12-13页
        1.2.2. TBM施工法缺陷第13页
    1.3. TBM操作参数智能决策相关研究第13-17页
        1.3.1. TBM掘进载荷研究第13-15页
        1.3.2. 围岩属性与掘进参数关系的相关研究第15-16页
        1.3.3. TBM掘进载荷预测与操作参数决策研究第16-17页
    1.4. 课题的研究的意义及研究内容第17-18页
        1.4.1. 课题的研究意义第17页
        1.4.2. 课题研究内容第17-18页
    1.5. 本章小结第18-21页
2. TBM现场施工数据的预处理与分析第21-37页
    2.1. 吉林引松供水工程简介第21-24页
        2.1.1. 工程围岩条件第22-23页
        2.1.2. TBM主要技术参数第23-24页
        2.1.3. 使用TBM数据采集系统及管理平台第24页
    2.2. 工程数据的预处理第24-31页
        2.2.1. 异常工作状态数据过滤第25页
        2.2.2. 贯入度异常数据过滤第25-26页
        2.2.3. 启动状态数据过滤第26-31页
    2.3. 人工操作参数选择因素分析第31-35页
        2.3.1. 操作参数与传感器数据的相关性分析第32页
        2.3.2. 人工操作参数选择方法分析第32-35页
    2.4. 本章小结第35-37页
3. 基于掘进数据的围岩强度估计量FOI定义第37-53页
    3.1. 围岩类型与围岩单轴抗压强度的关系第37-39页
    3.2. FPI、TPI与围岩单轴抗压强度的关系第39-40页
    3.3. 操作参数与掘进负载的关系第40-41页
    3.4. 从掘进启动阶段数据判断围岩属性第41-44页
        3.4.1. 围岩类型与掘进数据拟合参数的相关性第41-43页
        3.4.2. 操作参数与掘进负载关系线性化第43-44页
    3.5. 基于粒子群算法的参数最优化选择第44-49页
        3.5.1. 粒子群优化算法介绍第44-45页
        3.5.2. 粒子群算法原理计算流程第45-47页
        3.5.3. α最优解计算与FOI定义第47-49页
    3.6. FOI与实际参数的关系第49-51页
        3.6.1. FOI与单轴抗压强度的关系第49-50页
        3.6.2. FOI与掘进参数和掘进负载的关系第50-51页
    3.7. 本章小结第51-53页
4. 基于XGBoost的围岩属性变化预测模型第53-75页
    4.1. XGBoost简介第53-61页
        4.1.1. CART原理第54-56页
        4.1.2. CART集成XGBoost算法第56-61页
    4.2. 利用XGBoost预测FOI值的变化第61-64页
        4.2.1. 输入输出结构与预测结果评价指标第62-63页
        4.2.2. 从实例对XGBoost模型预测效果定性评估第63-64页
    4.3. 模型参数与模型预测准确率的关系第64-72页
        4.3.1. 预测训练集大小与预测准确率的关系第64-66页
        4.3.2. 输入长度与预测效率和准确率的关系第66-67页
        4.3.3. 模型的时效性第67-69页
        4.3.4. 预测点距离与预测准确率的关系第69-72页
        4.3.5. 预测方法小结第72页
    4.4. XGBoost算法同SVR预测算法的效果对比第72-74页
    4.5. 本章小结第74-75页
5. 基于围岩属性预测的操作参数选择策略第75-81页
    5.1. 借鉴人工经验建立操作参数选择专家模型第75页
    5.2. 基于FOI预测值的操作参数选择方法第75-78页
        5.2.1. 操作参数专家决策模型第76页
        5.2.2. 操作参数变化缓冲区第76-77页
        5.2.3. 实时FOI与预测FOI联合决策第77-78页
    5.3. 智能操作参数选择法与工程实测操作参数的比较第78-79页
    5.4. 本章小结第79-81页
6. 总结与展望第81-83页
    6.1. 论文总结第81-82页
    6.2. 工作展望第82-83页
参考文献第83-87页

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