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现代隧道技术 2025, Vol. 62 Issue (3) :100-107    DOI:
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基于数值模拟与机器学习的盾构下穿既有线施工参数优化
(1.中南大学土木工程学院,长沙 410075;2.深圳大学土木与交通工程学院,深圳 518060)
Optimization of Construction Parameters for Shield Tunnels Undercrossing Existing Lines Based on Numerical Simulation and Machine Learning
(1.School of Civil Engineering, Central South University, Changsha 410075; 2.College of Civil and Transportation Engineering,Shenzhen University, Shenzhen 518060)
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摘要 为保障盾构下穿施工过程中既有线路的安全运营与新建隧道的顺利施工,提出一种结合数值模拟与机器学习的小样本数据驱动的盾构下穿施工参数优化方法。首先,基于实际工程建立精细化数值模型,并通过正交试验分析支护压力、刀盘正面摩阻扭矩、注浆压力及盾壳摩阻力等盾构施工参数对既有线隧道变形的影响程度。然后,选取主要影响因素(支护压力、注浆压力)作为变量,利用拉丁超立方抽样生成具有代表性的工况数据,并基于对应数值模拟结果构建代理模型。最后,利用代理模型对区间工况进行遍历预测,确定盾构施工参数最优组合。研究结果表明,开挖面支护压力与注浆压力是影响既有线隧道变形的关键因素;通过优化拉丁超立方抽样算法获得的数值工况具有较好的代表性,构建的代理模型预测精度满足工程需求。现场实践表明,优化后的施工参数不仅能有效抑制既有线隧道的变形,还能显著降低计算成本,相较于传统方法具有更高的效率和实用性。
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作者相关文章
郑腾跃1 王树英1
2 袁 潇1
关键词盾构下穿   施工参数   正交试验   代理模型   优化设计     
Abstract: To ensure the safe operation of existing railways and the successful construction of new tunnels during shield undercrossing, a small sample data-driven optimization method combining numerical simulation and ma? chine learning is proposed for construction parameter optimization. First, a refined numerical model is established based on an actual project, and orthogonal experiments are conducted to analyze the impact of shield construction parameters such as support pressure, cutterhead face friction torque, grouting pressure, and shield shell friction on the deformation of the existing tunnel. Then, the main influencing factors (support pressure and grouting pressure)are selected as variables, and Latin Hypercube Sampling is used to generate representative working condition data.A surrogate model is constructed based on the corresponding numerical simulation results. Finally, the surrogate model is used for ergodic prediction of working conditions in running tunnel to determine the optimal combination of shield construction parameters. The results show that excavation face support pressure and grouting pressure are the key factors affecting the deformation of the existing tunnel. The numerical simulated working conditions obtained through optimized Latin Hypercube Sampling are highly representative, and the constructed surrogate model meets the engineering requirements in terms of prediction accuracy. Field practice shows that the optimized construction parameters not only effectively suppress the deformation of the existing tunnel but also significantly reduce computational costs, demonstrating higher efficiency and practicality compared to traditional methods.
KeywordsShield tunnel underpassing construction,   Construction parameters,   Orthogonal experiment,   Surrogate model,   Optimization design     
基金资助:国家自然科学基金(52022112).
作者简介: 郑腾跃(1999-),男,硕士研究生,主要从事盾构隧道工程方面的研究工作,E-mail: 329583082@qq.com. 通讯作者:王树英(1982-),男,博士,教授,主要从事隧道与地下工程方面的研究工作,E-mail: swang24@szu.edu.cn.
引用本文:   
郑腾跃1 王树英1, 2 袁 潇1 .基于数值模拟与机器学习的盾构下穿既有线施工参数优化[J]  现代隧道技术, 2025,V62(3): 100-107
ZHENG Tengyue1 WANG Shuying1, 2 YUAN Xiao1 .Optimization of Construction Parameters for Shield Tunnels Undercrossing Existing Lines Based on Numerical Simulation and Machine Learning[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2025,V62(3): 100-107
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2025/V62/I3/100
 
没有本文参考文献
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