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  • ISBN:9787030662583
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:B5
  • 页数:288
  • 出版时间:2020-11-01
  • 条形码:9787030662583 ; 978-7-03-066258-3

内容简介

本书总结了靠前外隧道掘进机(TBM)的发展与应用现状,在分析TBM岩-机相互作用机理的基础上,从TBM复杂环境不良地质超前探测、TBM渣片感知与分析、TBM设备运行状态监测等方面,介绍了适用于TBM的岩体状态和设备状态等多元信息感知方法及其工程应用情况;通过搭建TBM施工信息管理云平台,开展数据挖掘与分析,结合实际工程项目讨论了TBM掘进参数、支护等级、掘进姿态的智能控制技术与决策方法,阐述了TBM辅助智能化施工系统的开发与应用情况。

目录

目录

前言
第1章 绪论 1
1.1 TBM的发展与应用 1
1.1.1 TBM发展概况 1
1.1.2 TBM工程挑战 6
1.2 人工智能技术在 TBM中的应用 7
1.2.1 人工智能技术的发展 7
1.2.2 TBM施工特点与人工智能技术运用 8
1.3 TBM辅助智能化施工技术体系 10
参考文献 11
第2章 TBM岩-机相互作用机理 14
2.1 滚刀破岩试验 14
2.1.1 试验平台 14
2.1.2 滚刀间距对破岩的影响机理 17
2.1.3 地应力对滚刀破岩的影响机理 22
2.1.4 节理间距对滚刀破岩的影响机理 23
2.1.5 刀具参数对破岩的影响机理 26
2.1.6 镶齿滚刀旋转破岩机理 27
2.1.7 线性破岩与旋转破岩效果比较 29
2.2 滚刀破岩过程数值模拟 30
2.2.1 滚刀破岩过程数值模拟研究现状 30
2.2.2 滚刀破岩过程数值模拟方法介绍 32
2.2.3 单滚刀侵入的破岩机理 37
2.2.4 双滚刀作用下的破岩机理 55
2.3 现场掘进试验 62
2.3.1 不同地应力对现场掘进的影响 62
2.3.2 不同层厚对现场掘进的影响 65
2.4 TBM岩-机作用模型 66
2.4.1 TBM岩-机作用模型介绍 66
2.4.2 岩体特性模型 69
2.4.3 中铁装备岩-机关系模型 72
参考文献 75
第3章 TBM复杂环境不良地质超前探测方法 78
3.1 用于水体探测的 TBM激发极化超前预报方法 78
3.1.1 隧道激发极化超前探测聚焦测深型观测模式 78
3.1.2 基于距离加权函数的反演成像方法 84
3.1.3 典型含水体超前探测响应特征分析 85
3.2 用于断层等不良地质探测的破岩震源地震超前探测方法 88
3.2.1 TBM破岩震源地震观测方式及波场特征分析 88
3.2.2 基于光滑约束互相干干涉的 TBM破岩震源波场特征恢复 92
3.2.3 TBM破岩震源地震数据处理与偏移成像方法 95
3.3 TBM掘进不良地质超前探测系统搭载与应用 97
3.3.1 TBM搭载的不良地质超前探测系统 98
3.3.2 工程应用与评价 100
参考文献 103
第4章 TBM渣片感知与分析 105
4.1 渣片在线分析系统 106
4.1.1 渣片在线分析系统研制 106
4.1.2 渣片图像数据处理方法 110
4.1.3 系统调试和工程验证 119
4.2 融合渣片参数与掘进参数的岩体条件识别 125
4.2.1 渣片的统计特征参数 125
4.2.2 岩-机-渣相关性分析 126
4.2.3 基于渣片参数和掘进参数的岩体等级预测模型 130
参考文献 133
第5章 TBM设备运行状态监测 135
5.1 刀盘状态监测 135
5.1.1 刀盘状态监测系统 136
5.1.2 刀盘状态监测系统及工程应用 145
5.1.3 滚刀磨损规律与异常破坏分析 148
5.2 主机振动监测 155
5.2.1 主机振动监测系统及工程应用 156
5.2.2 振动数据规律分析 159
参考文献 162
第6章 TBM施工信息管理云平台 164
6.1 TBM施工数据采集传输 164
6.1.1 TBM施工数据特点 164
6.1.2 TBM施工数据采集终端的设计 165
6.1.3 数据采集传输系统的搭载运行 169
6.2 TBM施工数据存储 171
6.2.1 TBM施工数据标准化 171
6.2.2 TBM施工数据库设计 173
6.2.3 数据预处理 178
6.3 TBM施工信息管理云平台的设计与实现 185
6.3.1 TBM施工信息管理云平台的搭建方法 185
6.3.2 TBM施工信息管理云平台的功能介绍 188
参考文献 193
第7章 TBM掘进参数智能控制技术 194
7.1 TBM掘进参数智能控制策略 194
7.1.1 TBM掘进控制的特点 194
7.1.2 TBM掘进参数智能控制策略研究现状 195
7.1.3 TBM掘进参数复合智能控制策略 197
7.2 TBM掘进参数多模态神经网络控制 199
7.2.1 TBM掘进多模态控制策略 199
7.2.2 多元算法融合的岩体参数实时感知 201
7.2.3 多模态神经网络控制模型 209
7.3 TBM掘进参数模糊仿人控制 214
7.3.1 TBM掘进参数模糊仿人控制技术 214
7.3.2 TBM掘进参数适应性模糊综合评价 215
7.3.3 TBM掘进参数模糊仿人控制器 221
7.4 TBM掘进参数复合智能控制系统 223
7.4.1 TBM掘进参数复合智能控制系统架构 223
7.4.2 TBM掘进参数复合智能控制系统性能分析 224
参考文献 227
第8章 TBM支护等级智能决策技术 230
8.1 TBM围岩支护 230
8.1.1 围岩稳定性影响因素 231
8.1.2 常见的围岩分类方法 232
8.1.3 TBM施工中围岩分类与支护设计 234
8.2 TBM支护等级智能决策算法 234
8.2.1 SMOTE过采样 234
8.2.2 LightGBM样本特征筛选 235
8.2.3 支持向量机分类 237
8.3 TBM支护等级智能决策模型 240
8.3.1 模型数据库 240
8.3.2 模型建立方法 241
8.3.3 模型验证 243
参考文献 243
第9章 TBM掘进姿态智能控制技术 245
9.1 TBM掘进姿态测量模型 245
9.1.1 TBM掘进姿态测量原理对比分析 245
9.1.2 双棱镜姿态测量模型 246
9.2 TBM DTA轨迹跟踪模型 248
9.2.1 纠偏规则分析 248
9.2.2 纠偏轨迹模型 249
9.3 TBM掘进姿态控制运动学模型 251
9.3.1 TBM水平调向方程 251
9.3.2 TBM竖直调向方程 252
9.4 TBM掘进姿态智能控制系统 253
9.4.1 TBM掘进姿态智能控制系统构成 253
9.4.2 TBM DTA轨迹跟踪仿真分析 254
9.4.3 中铁装备导向系统介绍 256
参考文献 257
第10章 TBM辅助智能化施工系统应用 259
10.1 TBM-SMART技术架构 259
10.2 TBM-SMART功能模块 264
10.3 TBM-SMART现场应用 269
10.3.1 测试内容 269
10.3.2 现场应用 270
参考文献 275
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