| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 TBM技术简介 | 第13-18页 |
| 1.1.1 TBM技术概述 | 第13-15页 |
| 1.1.2 国外TBM技术发展历史与现状 | 第15-16页 |
| 1.1.3 国内TBM技术发展历史与现状 | 第16-18页 |
| 1.2 TBM掘进载荷相关研究 | 第18-19页 |
| 1.3 TBM预测和优化决策理论研究 | 第19-21页 |
| 1.4 围岩识别方法研究 | 第21-22页 |
| 1.5 课题研究意义及内容 | 第22-24页 |
| 1.5.1 研究意义 | 第22-23页 |
| 1.5.2 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 2 掘进参数关系分析 | 第25-38页 |
| 2.1 依托工程概况 | 第25-28页 |
| 2.1.1 吉林引松供水工程 | 第25-26页 |
| 2.1.2 工程围岩条件 | 第26-27页 |
| 2.1.3 TBM主要技术参数 | 第27页 |
| 2.1.4 TBM数据采集系统及管理平台 | 第27-28页 |
| 2.2 掘进数据选择及其预处理 | 第28-31页 |
| 2.2.1 去除非工作状态及异常数据 | 第28-30页 |
| 2.2.2 掘进参数相关系数 | 第30-31页 |
| 2.3 掘进参数关系分析 | 第31-37页 |
| 2.3.1 特征点集提取 | 第31-33页 |
| 2.3.2 各类围岩下刀盘扭矩随推进速度的变化关系 | 第33-34页 |
| 2.3.3 各类围岩下刀盘扭矩随刀盘转速的变化关系 | 第34-35页 |
| 2.3.4 各类围岩下总推进力随推进速度的变化关系 | 第35-36页 |
| 2.3.5 各类围岩下总推进力随刀盘转速的变化关系 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 掘进载荷预测模型 | 第38-51页 |
| 3.1 NSVR算法及SMO算法原理 | 第39-44页 |
| 3.1.1 非线性支持向量回归算法 | 第39-42页 |
| 3.1.2 序列最小最优化算法 | 第42-44页 |
| 3.2 NSVR掘进载荷预测分析 | 第44-50页 |
| 3.2.1 基于NSVR的TBM刀盘载荷预测模型 | 第44-46页 |
| 3.2.2 NSVR模型预测刀盘扭矩结果 | 第46-48页 |
| 3.2.3 NSVR模型预测总推力结果 | 第48-49页 |
| 3.2.4 掘进载荷预测模型误差原因分析 | 第49-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 TBM掘进优化决策 | 第51-67页 |
| 4.1 优化决策方法概述 | 第51-52页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第52-55页 |
| 4.3 能耗最小决策参数优化 | 第55-61页 |
| 4.3.1 TBM掘进比能 | 第55页 |
| 4.3.2 TBM掘进比能最小决策策略 | 第55-59页 |
| 4.3.3 不同地质能耗最小决策参数优化结果 | 第59-61页 |
| 4.4 工期最短决策参数优化 | 第61-66页 |
| 4.4.1 TBM工期决定因素 | 第61-62页 |
| 4.4.2 TBM掘进工期最短决策策略 | 第62-65页 |
| 4.4.3 不同地质工期最短决策参数优化结果 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 非稳掘进状态围岩识别 | 第67-88页 |
| 5.1 围岩分级标准 | 第67-69页 |
| 5.2 线性与非线性回归及其参数估计 | 第69-71页 |
| 5.2.1 线性回归及其参数估计 | 第69-70页 |
| 5.2.2 非线性最小二乘与极大似然模型 | 第70-71页 |
| 5.3 实测非稳状态掘进载荷与掘进参数关系识别围岩类别 | 第71-82页 |
| 5.3.1 掘进循环数据提取 | 第71-72页 |
| 5.3.2 总推进力与掘进参数非线性关系拟合 | 第72-77页 |
| 5.3.3 刀盘扭矩与掘进参数线性关系拟合 | 第77-80页 |
| 5.3.4 围岩类别智能识别系统 | 第80-82页 |
| 5.4 TBM智能掘进优化决策系统 | 第82-83页 |
| 5.5 围岩类别判别与推荐最优操作参数应用分析 | 第83-86页 |
| 5.5.1 围岩类别的识别应用 | 第85-86页 |
| 5.5.2 当前桩号下的最优操作参数 | 第86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 6 总结与展望 | 第88-91页 |
| 6.1 论文总结 | 第88-89页 |
| 6.2 工作展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 作者简历及在学期间取得的科研成果 | 第97页 |
