海量工程数据反演识别方法与盾构装备载荷及掘进能效的力学建模

With the rapid development of sensing and detection techniques, measured data analysis plays an increasingly important role in the research of complex experiments and heavy engineering equipments. The project intends to work out a new method for massive measured data inverse identification, in which dimensional analysis and data mining techniques will be combined. Trunk laws and detailed characteristics of massive data can be hierarchically extracted. The method will provide a new way for experimental data analysis of complex engineering systems with non-linear, multi-parameters, time-varying characteristics. The method will be used into the mechanical analysis of shield tunneling loads and energy efficiency. The loads are not only core mechanics parameters working throughout equipment running process, but also basic parameters in effective control and security status monitoring. However, there are lots of factors which can affect loads and the real tunneling conditions are very complex. As the main reference in industry, Krause empirical formula gives a broad estimated range. To establish a reasonable and effective load model is the aporia in tunneling field. The project intends to seize the mechanics essence of mutual coupling between equipment and geology and to reveal the influence of three core elements on loads including geological conditions, equipment operating status and structural features. Then a mechanical model of loads and energy efficiency will be established to give a optimum ratio among the critical control parameters. The results will provide a scientific basis on equipment design and construction safety.

随着传感与检测技术的迅速发展，实测数据分析在复杂问题实验研究或大工程系统研究中起着日益重要的作用。本项目拟进行海量工程实测数据反演识别新方法的研究，将量纲分析与数据挖掘技术相结合，对海量数据中主干规律与细致特征进行分层次提取，为具有非线性、多参量、时变性特点的复杂工程系统的实验数据分析提供一种新思路。本项目将这一方法用于盾构装备载荷与能效的力学分析研究，掘进载荷是贯穿装备运行始终的核心力学量，也是装备能效控制与安全状态监控的基础参量。但是影响载荷的因素多，且工况复杂，目前行业还主要参照Krause经验公式，估值过于宽泛。建立合理有效的载荷模型是该领域需要解决的难点问题。本项目拟抓住装备与地质间相互耦合作用的力学本质，揭示地质条件、装备操作状态、装备结构特征这三类核心要素与载荷间的相互影响规律，建立装备载荷与掘进能效的力学模型，提出关键控制量的优化配比，为装备设计与安全施工提供科学依据。

盾构是典型的大型地下隧道掘进装备，我国是世界上地下施工工程最多的国家，因此对盾构装备的需求持续增长。开展盾构掘进载荷力学建模研究对提升装备制造技术与安全施工水平具有重要的科学意义与工程应用背景。另一方面，随着传感与检测技术的迅速发展，无论力学实验还是大型工程实测都可以给出海量和实时的测试数据。本项目围绕海量工程数据反演识别方法与盾构装备载荷力学建模开展研究。取得的主要工作进展如下：.1．刀盘系统的载荷分析与力学建模：载荷是装备正向设计与安全施工的基础性数据，掘进总载荷取决于装备各主要部件与周围地质间的受力情况。本项目首先分析了软土地质中的盾构刀盘系统的受力特征，对刀盘系统与土体在相互作用界面上的法向推力与切向扭矩进行解耦，给出刀盘系统法向与切向应力分布规律，并结合实验室自制的刀盘测试平台对模拟刀盘的载荷分布进行测试，对模型给出的刀盘载荷分布进行验证，为装备总载荷建模提供基础；.2．基于数据分析的总载荷建模：本项目通过工程实测数据对各种参数间相关度进行分析，确定影响盾构掘进载荷的主要因素，包括：诸多的地质参数、推进速度与转速等操作参数、盾构直径与刀盘开口率等结构参数，提出了掘进载荷反演识别模型构架，并采用回归分析方法确定模型中的无量纲待定系数，进一步通过残差分析掘进载荷模型的有效性。在上述载荷分析与建模基础上，引入比能作为表征装备掘进能效的指标，建立装备掘进比能模型，提出关键控制量的优化配比，为装备设计提供科学参考；.3. 盾构装备掘进载荷模型的工程验证：在盾构载荷分析与建模基础上，结合三个具有典型地质条件的地铁工程实例（天津地铁3号线，北京地铁9号线，深圳地铁2号线）进行载荷模型验证，并讨论其适用范围。验证工作表明，该模型能有效地反映出地质参数与掘进速度等关键因素对载荷的影响，能够对软土地质条件下的掘进总载荷进行准确预估。..项目成果的科学意义在于提供了一种从海量工程信息中提取关键力学参量并进行力学建模的新思路。本项目以软土地质掘进载荷为对象，基于力学分析与数据挖掘技术进行盾构装备载荷及掘进能效的力学建模，揭示了地质参数、装备操作状态、装备结构特性等核心参量与掘进载荷的相互作用规律。工程案例验证了上述方法的有效性，相比较盾构工程领域普遍应用的Krause经验公式所建能够有效准确预估掘进载荷，这为今后考虑不同地质条件下的盾构载荷力学建模提供了新路径。