首页--交通运输论文--公路运输论文--隧道工程论文--隧道施工论文--施工机械论文

盾构机密封舱土压预测及智能优化控制策略

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-9页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景第9页
    1.2 国内外盾构技术研究与发展状况第9-11页
        1.2.1 国外盾构技术研究与发展状况第9-10页
        1.2.2 我国盾构技术研究与发展状况第10-11页
    1.3 土压平衡盾构机自动控制技术的研究现状第11-12页
    1.4 课题研究意义和内容第12-14页
        1.4.1 课题研究的意义第12-14页
        1.4.2 研究内容概况第14页
    1.5 论文组织结构第14-16页
2 土压平衡盾构机的结构与工作机理第16-26页
    2.1 土压平衡盾构机概述第16页
    2.2     土压平衡盾构机的主要构造第16-23页
        2.2.1 盾构壳体第17-18页
        2.2.2 刀盘系统第18-19页
        2.2.3 注塑与搅拌系统第19-20页
        2.2.4 推进系统第20-21页
        2.2.5 排土系统第21-22页
        2.2.6 管片拼装系统第22-23页
        2.2.7 数据采集与监控系统第23页
    2.3 土压平衡盾构机的工作机理第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 盾构机密封舱土压平衡控制原理第26-36页
    3.1 土压平衡控制理论第26-31页
        3.1.1 开挖面土压平衡状态分析第26-27页
        3.1.2 密封舱土压设定值的确定第27-28页
        3.1.3 土压平衡控制方法第28-31页
    3.2 掘进机理分析第31-35页
        3.2.1 密封舱土压与推力、推进速度、螺旋输送机转速的关系第31-32页
        3.2.2 密封舱土压与刀盘转速的关系第32-33页
        3.2.3 密封舱土压与刀盘扭矩的关系第33-35页
    3.3 本章小结第35-36页
4 基于LS-SVM和PSO的盾构机密封舱土压预测第36-51页
    4.1 支持向量机回归理论第36-38页
        4.1.1 软测量技术与支持向量机的提出第36-37页
        4.1.2 支持向量机原理第37-38页
    4.2 最小二乘支持向量机第38-40页
    4.3 粒子群算法第40-41页
        4.3.1 粒子群算法的由来第40-41页
        4.3.2 粒子群算法的基本原理第41页
    4.4 基于LS-SVM和PSO的盾构机密封舱土压预测第41-49页
        4.4.1 基于LS-SVM的土压预测模型的建立第41-43页
        4.4.2 基于PSO优化LS-SVM参数第43-45页
        4.4.3 仿真结果及分析第45-49页
    4.5 本章小结第49-51页
5 基于PSO的盾构机密封舱土压优化控制第51-57页
    5.1 优化控制目标的确定第51页
    5.2 基于PSO优化控制参数的过程第51-52页
    5.3 优化控制效果及分析第52-56页
    5.4 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第62-63页
致谢第63-64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:高中散文探究性教学策略构建研究
下一篇:初中语文口语交际教学策略研究