Research on the optimization control of construction parameters and tunnel lining behavior in shield tunnelling

Abstract

Diese Studie befasst sich mit der Baukontrolle des Schildvortriebs. Durch die Integration eines Ersatzmodells der finiten Elemente in ein Transformatormodell wurde ein physikalisch informierter maschineller Lernansatz eingeführt, um die Haltung der Schildmaschine vorherzusagen. Bei Tunnelauskleidungen überwachte ein drahtloses Sensornetzwerk (WSN) die Verformung während des Baus und stellte fest, dass das Drehmoment des Schneidkopfs die strukturelle Verformung erheblich beeinflusst. Es wurde eine hybride Sensormethode vorgeschlagen, um die Spannungsverteilung in der Tunnelauskleidung schnell zu analysieren. Bei bestehenden Tunneln, die unterquert werden, überwachte ein WSN die Verformung, die in drei Stufen unterteilt wurde, wobei Support-Vector-Machine-Modelle für die Setzungsvorhersage entwickelt wurden. Schließlich wurde die modellfreie adaptive Steuerung für den Bau von Schildvortrieben verbessert