盾构掘进参数的数据分析及优化研究
摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
第一章 绪论 | 第9-12页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10页 |
1.2 盾构掘进参数研究现状 | 第10-11页 |
1.3 本文主要的研究内容 | 第11-12页 |
第二章 工程背景及盾构机概述 | 第12-22页 |
2.1 工程背景 | 第12-16页 |
2.1.1 工程概述 | 第12-13页 |
2.1.2 工程地质 | 第13-14页 |
2.1.3 水文地质 | 第14-15页 |
2.1.4 南京长江隧道地层段介绍 | 第15-16页 |
2.2 泥水盾构机概述 | 第16-21页 |
2.2.1 泥水盾构机构造及工作原理 | 第16-17页 |
2.2.2 泥水盾构机分类 | 第17-18页 |
2.2.3 盾构机选型 | 第18-19页 |
2.2.4 盾构机参数配置 | 第19-21页 |
2.3 本章小结 | 第21-22页 |
第三章 盾构掘进参数统计分析 | 第22-51页 |
3.1 盾构主要掘进参数的选取 | 第22页 |
3.2 盾构掘进数据的处理 | 第22-27页 |
3.3 不同地层段掘进参数统计分析 | 第27-43页 |
3.3.1 盾构总推力 | 第28-31页 |
3.3.2 盾构刀盘扭矩 | 第31-33页 |
3.3.3 盾构刀盘转速 | 第33-36页 |
3.3.4 盾构推进速度 | 第36-38页 |
3.3.5 盾构贯入度 | 第38-41页 |
3.3.6 盾构泥水仓压力 | 第41-43页 |
3.4 盾构掘进参数沿工程纵向规律分析 | 第43-49页 |
3.4.1 总推力变化规律 | 第44页 |
3.4.2 推进速度变化规律 | 第44-46页 |
3.4.3 刀盘扭矩变化规律 | 第46-47页 |
3.4.4 刀盘转速变化规律 | 第47页 |
3.4.5 贯入度变化规律 | 第47-49页 |
3.4.6 泥水仓压力变化规律 | 第49页 |
3.5 盾构掘进参数合理范围 | 第49-50页 |
3.6 本章小结 | 第50-51页 |
第四章 盾构掘进参数关系分析 | 第51-77页 |
4.1 泥水盾构掘进参数相关性分析 | 第51-61页 |
4.1.1 推进速度与刀盘转速关系 | 第51-53页 |
4.1.2 总推力与刀盘转速关系 | 第53-55页 |
4.1.3 推进速度与刀盘扭矩关系 | 第55-57页 |
4.1.4 总推力与刀盘扭矩关系 | 第57-59页 |
4.1.5 推进速度与泥水仓压力关系 | 第59-61页 |
4.2 泥水盾构推进速度的回归模型 | 第61-76页 |
4.2.1 归一化分析 | 第61-62页 |
4.2.2 Pearson相关分析 | 第62-64页 |
4.2.3 贯入度变化值 | 第64-65页 |
4.2.4 刀盘扭矩变化值 | 第65-67页 |
4.2.5 总推力变化值 | 第67-69页 |
4.2.6 刀盘转速变化值 | 第69-70页 |
4.2.7 泥水仓压力变化值 | 第70-72页 |
4.2.8 多元线性回归模型 | 第72-73页 |
4.2.9 掘进参数相关性建模检验 | 第73-75页 |
4.2.10 推进速度回归模型与理论模型对比 | 第75-76页 |
4.3 本章小结 | 第76-77页 |
第五章 盾构掘进参数预测分析 | 第77-87页 |
5.1 人工神经网络基本理论 | 第77-78页 |
5.1.1 人工神经网络概述 | 第77页 |
5.1.2 人工神经网络构成 | 第77-78页 |
5.1.3 人工神经网络参数预测方法 | 第78页 |
5.2 基于BP神经网络盾构掘进参数预测分析 | 第78-86页 |
5.2.1 BP神经网络概述 | 第78-79页 |
5.2.2 BP神经网络结构及算法 | 第79-80页 |
5.2.3 BP神经网络结构设计及预测分析 | 第80-86页 |
5.3 本章小结 | 第86-87页 |
第六章 结论与展望 | 第87-89页 |
6.1 结论 | 第87-88页 |
6.2 展望 | 第88-89页 |
参考文献 | 第89-92页 |
致谢 | 第92-93页 |
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第93页 |