[发明专利]复合地层情况下盾构掘进参数的优化方法

摘要

本发明公开了一种复合地层情况下盾构掘进参数的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：第一步：盾构掘进正交试验设计；第二步：掘进数据采集；利用盾构机的数据采集存储系统实现试验数据的采集和记录，试验过程由数据采集系统对推力、刀盘转速、掘进速度、加泡沫溶液量、泡沫浓度、刀盘扭矩进行采集，每掘进20㎜采集一次数据，每组试验掘进长度为1.6m；第三步：盾构掘进参数数学模型建立；根据盾构施工过程设计正交试验模型，并对正交试验所采集的数据通过非线性回归分析，分别建立土压平衡盾构的掘进速度模型和刀盘扭矩模型，通过解算确定了复合地层下合理的掘进参数，对掘进参数进行优化，改善盾构施工安全性，延长盾构机使用寿命。

主权项

一种复合地层情况下盾构掘进参数的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：第一步：盾构掘进正交试验设计，盾构掘进过程中的千斤顶推力、刀盘转速、泡沫溶液量和泡沫浓度是可控的，因此，以千斤顶推力、刀盘转速、泡沫溶液量和泡沫浓度为主要参数设计如下正交表：试验编号推力/KN转速/r/min泡沫溶液量/m³泡沫浓度/％1245001.051562265001.051153285001.051374245001.151355265001.151576285001.151167245001.21178265001.21369285001.2155第二步：掘进数据采集利用盾构机的数据采集存储系统实现试验数据的采集和记录，试验过程由数据采集系统对推力、刀盘转速、掘进速度、加泡沫溶液量、泡沫浓度、刀盘扭矩进行采集，每掘进20㎜采集一次数据，每组试验掘进长度为1.6m；第三步：盾构掘进参数数学模型建立(1)掘进速度的多元非线性回归采用多元非线性回归的方法对9组实测试验数据进行回归分析，采用的多项式非线性回归模型为：V＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+β₄x₄+β₅x₁²+β₆x₁x₂+β₇x₁x₃+β₈x₁x₄+β₉x₂²+β₁₀x₂x₃+β₁₁x₂x₄+β₁₂x₃²+β₁₃x₃x₄+β₁₄x₄²+β₁₅x₁³+…+ε其中ε为N(0，σ²)；式中，V为掘进速度(㎜/min)；x₁为推力(KN)；x₂为刀盘转速(r/min)；x₃为泡沫溶液量(m³)；x₄为泡沫浓度(％)，β₀、β₁、β₂、β₄均为回归系数；采用SPSS软件进行试验数据回归处理，回归结果如下：V＝26.499+0.002×x₁‑23.970×x₂‑148.630×x₃+9.989×x₄‑6.623E^‑8x₁²+……掘进速度回归模型汇总如下表：模型RR方调整R方标准估计误差1.843^a.711.7001.8372.833^a.693.6841.542(2)刀盘扭矩的多元非线性回归对推力、刀盘转速、加泡沫量、泡沫浓度与刀盘扭矩值的关系，采用非线性回归模型进行拟合处理，提取9组实验数据中没20㎜记录一次的实际数据结果进行回归分析，采用SPSS软件进行试验数据处理，回归结果如下：T＝‑1596.541+0.111×X₁+20353.209×X₃+1485.097×X₄‑1.193E‑6×X₁²……式中，T为刀盘扭矩(KN·m)，X₁为推力(KN)，X₂为刀盘转速(r/min)，X₃为泡沫溶液量(m³)，X₄为泡沫浓度(％)；刀盘扭矩回归模型汇总如下表：模型RR方调整R方标准估计误差3.652.425.404677.2536384.530a.281.259642.388588第三步：盾构掘进参数的优化盾构掘进参数优化属于有约束非线性规划问题：其数学模型为：min F(x)s.t G_i(x)≤0 i＝1，…，mG_j(x)＝0 j＝m+1，…，nx₁≤X≤x_u其中F(x)为多元实值函数，G(x)为向量值函数，在有约束非线性规划问题中，通常要将该问题转换为更简单的子问题，子问题可以求并作为迭代过程的基础，是基于K‑T方程解的方法，K‑T方程可表达为：$f\left(x^{*}\right)+\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i^{*}\·\▿G_i\left(x^{*}\right)=0$$\▿G_i\left(x^{*}\right)=0,i=1,...m$λ_i≥0，i＝m＋1，…，n利用matlba软件编程，分别对掘进速度和刀盘扭矩进行优化，其中，刀盘推力范围为24000KN‑28450KN，刀盘转速为0.89r/min‑1.28r/min，每20㎜距离加泡沫量范围为0.1m³‑0.22m³，泡沫浓度范围在5％‑7％，优化过程的初值为推力＝28450KN，刀盘转速＝1.19r/min，加泡沫溶液量＝0.2m³，泡沫浓度＝7％，优化结果如下表：