深圳复合地层Φ7m盾构掘进参数与地层相关性研究
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
1 引言 | 第12-40页 |
1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-27页 |
1.2.1 盾构法发展及应用简况 | 第13-15页 |
1.2.2 复合地层简介 | 第15-17页 |
1.2.3 掘进模式与掘进参数 | 第17-25页 |
1.2.4 人工神经网络方法的应用 | 第25-26页 |
1.2.5 小结 | 第26-27页 |
1.3 依托工程简介 | 第27-37页 |
1.3.1 车公庙站-红树湾站区间 | 第27-30页 |
1.3.2 南山站~前海湾站区间 | 第30-32页 |
1.3.3 Φ7m复合式土压平衡盾构机配置 | 第32-37页 |
1.4 研究目的及意义 | 第37页 |
1.5 研究内容及方法 | 第37-39页 |
1.5.1 主要研究内容 | 第37-38页 |
1.5.2 研究方法及技术路线 | 第38-39页 |
1.6 论文创新点 | 第39-40页 |
2 依托工程地质条件调查与分析 | 第40-66页 |
2.1 依托工程盾构区间隧道穿越地层长度统计 | 第40-42页 |
2.2 隧址不良地质条件调查 | 第42-62页 |
2.3 不良地质对盾构施工的影响分析 | 第62-64页 |
2.4 本章小结 | 第64-66页 |
3 复合地层盾构掘进参数选取与统计 | 第66-110页 |
3.1 盾构掘进参数的选取方法 | 第66-68页 |
3.2 车-红区间掘进参数整理统计 | 第68-104页 |
3.2.1 残积土层 | 第68-71页 |
3.2.2 差异风化 | 第71-77页 |
3.2.3 球状风化孤石 | 第77-84页 |
3.2.4 人工堆积层 | 第84-91页 |
3.2.5 软弱土层 | 第91-94页 |
3.2.6 微风化岩突起 | 第94-100页 |
3.2.7 液化砂层 | 第100-104页 |
3.3 南~前区间掘进参数整理统计 | 第104-108页 |
3.4 本章小结 | 第108-110页 |
4 复合地层盾构掘进参数变化规律分析 | 第110-146页 |
4.1 主驱动推进压力 | 第110-114页 |
4.2 主驱动推进速度 | 第114-117页 |
4.3 主驱动总推力 | 第117-120页 |
4.4 上部土仓压力 | 第120-123页 |
4.5 中部土仓压力 | 第123-127页 |
4.6 下部土仓压力 | 第127-131页 |
4.7 刀盘扭矩 | 第131-134页 |
4.8 刀盘功率 | 第134-138页 |
4.9 刀盘转速 | 第138-141页 |
4.10 刀盘贯入度 | 第141-145页 |
4.11 本章小结 | 第145-146页 |
5 复合地层盾构掘进参数与影响因素相关性分析 | 第146-186页 |
5.1 盾构掘进参数之间相关性分析 | 第146-151页 |
5.2 推进速度与掘进参数间的相关性建模 | 第151-170页 |
5.2.1 模型的建立 | 第151-166页 |
5.2.2 模型的验证 | 第166-170页 |
5.3 地质影响因素 | 第170-183页 |
5.3.1 掘进参数与隧道埋深关系 | 第170-178页 |
5.3.2 地层复合比与掘进参数的关系 | 第178-183页 |
5.4 本章小结 | 第183-186页 |
6 复合地层盾构掘进参数预测与分析 | 第186-218页 |
6.1 现有公式预测能力评估 | 第186-201页 |
6.1.1 总推力 | 第186-190页 |
6.1.2 刀盘扭矩 | 第190-194页 |
6.1.3 土仓压力 | 第194-201页 |
6.2 BP神经网络方法预测 | 第201-216页 |
6.2.1 BP神经网络 | 第201-204页 |
6.2.2 BP神经网络输入输出参数的选择 | 第204-206页 |
6.2.3 BP神经网络模型的建立 | 第206-207页 |
6.2.4 依托工程实际掘进参数预测分析 | 第207-216页 |
6.3 本章小结 | 第216-218页 |
7 结论与展望 | 第218-222页 |
7.1 结论 | 第218-219页 |
7.2 展望 | 第219-222页 |
参考文献 | 第222-226页 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第226-230页 |
学位论文数据集 | 第230页 |