【摘 要】
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保障施工安全,是盾构施工的一贯坚持和基本要求,然而对于影响盾构施工安全的主要因素-地表沉降而言,由于其监测频率较低,致使施工人员无法实时获取当前地表沉降量并做出相应
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保障施工安全,是盾构施工的一贯坚持和基本要求,然而对于影响盾构施工安全的主要因素-地表沉降而言,由于其监测频率较低,致使施工人员无法实时获取当前地表沉降量并做出相应掘进参数调整措施,影响施工安全。因此研究如何在施工过程中对地表沉降进行及时判断并合理给出掘进参数建议值具有重要现实意义。目前,高维、海量、低信息密度的掘进数据,给传统研究方法带来由数据量巨大而引起的运算速率灾难问题,使其不仅无法全面挖掘海量数据中隐含知识,还严重影响研究结果的准确性、全面性、鲁棒性。针对以上问题,本文提出一种盾构施工地表沉降与掘进参数关联关系研究的方法。通过大量现场监测数据,利用人工智能及大数据分析方法,得到不同沉降区间下与之关联的掘进参数取值范围。做到不仅可以根据当前掘进参数判断地表沉降量大小,还可以根据当前地表沉降量选择合理掘进参数范围。本文主要研究内容如下:(1)挖掘影响地表沉降的关键掘进参数。本文对盾构施工掘进参数与地表沉降相关业务进行了梳理,总结分析了地表沉降与掘进参数相关机理知识。并在此基础上针对盾构机采集掘进参数维度高、价值密度低等问题,利用大数据处理技术及特征选择方法挖掘影响地表沉降关键掘进参数;(2)对地表沉降与掘进参数关联关系进行定性分析。利用K-Means算法对关键掘进参数与地表沉降数据集进行离散化处理,在此基础上分别利用Apriori和APMMAS算法构建地表沉降与掘进参数定性关联模型,并对两模型进行对比分析,选用综合性能表现较好的模型对地表沉降与掘进参数进行定性关联分析,通过定性分析,全面获得关键掘进参数与地表沉降关联规则,并得到在不同地表沉降区间下关键掘进参数的取值范围。(3)对地表沉降与掘进参数关联关系进行定量分析。以地表沉降为目标量,分别利用SVM和Light GBM算法构建地表沉降与掘进参数定量关联模型,利用掘进参数对地表沉降区间进行预测,并对预测结果进行评估,最终选择预测准确率高的模型对地表沉降与掘进参数进行定量关联分析,通过定量分析,得到不同地表沉降区间与关键掘进参数之间的量化关系。根据此量化关系,本文创新性的提出了一种定性、定量模型融合的方法,利用定量模型结果正定性结果,得到优化后的在不同地表沉降区间下与其关联的关键掘进参数的取值范围。(4)最后以某地铁公司具体施工项目为例,对本文所述方法进行应用验证。结果表明,本方法所得地表沉降与掘进参数关联关系有较高可靠性,不仅验证了方法的有效性和准确性,还可利用该方法所得关联关系指导盾构施工,为盾构法在地铁建设中的安全施工提供了有力的保障。
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