基于主成分分析与BP神经网络的TBM围岩可掘性分级实时识别方法研究

摘要

TBM围岩可掘性等级实时在线识别和预警对TBM安全高效以及智能化掘进意义重大,基于新疆EH隧洞工程直径为7. 0 m的敞开式TBM实际掘进数据与地质数据,通过TBM掘进性能与施工风险的特征参数指标对围岩进行可掘性分级。在对不同围岩下区分度较好的掘进参数进行主成分分析之后,获得表征围岩可掘性等级的2个主成分指标,并在此基础上构建BP神经网络对围岩可掘性等级进行识别。同时,为提高模型响应速度,设计了一个MATLAB程序,从而获得了实用性较强的围岩可掘性等级实时识别方法。