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作 者:陈睿[1] 王志华[1,2] 张泽坤[1] 周诚 Chen Rui;Wang Zhihua;Zhang Zekun;Zhou Cheng(School of Civil and Hydraulic Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China;Shanghai Tunnel Engineering Co.,Ltd.,Shanghai 200032,China)
机构地区:[1]华中科技大学土木与水利工程学院,武汉430074 [2]上海隧道工程股份有限公司,上海200032
出 处:《土木建筑工程信息技术》2022年第3期34-43,共10页Journal of Information Technology in Civil Engineering and Architecture
基 金:国家自然科学基金面上项目"工程安全风险误警致因机理与智能预警方法研究"(编号:72171092);湖北省自然科学杰出青年基金项目"盾构施工安全风险智能控制"(编号:2021CFA091);湖北省重大科技专项"智能建造关键技术及应用"(编号:2020ACA006)。
摘 要:目前对盾构施工情况的了解主要通过盾构机传感器传回的数据,但盾构参数种类多、数据量大,难以直接从中获取有价值的信息,对于复杂度更高的超大直径盾构来说更是如此。本文提出了一种基于超大直径盾构掘进参数的偏相关阈值网络(Partial Correlation Threshold Network,PCTN)构建方法,并介绍了定量分析网络拓扑结构的常用指标。最后以某超大直径越江盾构隧道工程实测数据为基础,绘制了盾构参数网络图,通过求取盾构参数网络宏观指标以及盾构参数本身的统计指标,分析了其与开挖面压力波动情况的相关性。本文为未来更加深入地挖掘盾构参数间的相互作用机制以及预测掘进开挖面稳定性等提供了帮助和借鉴。At present,the understanding of shield construction conditions is mainly based on the data returned by shield machine sensors.However,the variety of shield parameters and the large amount of data make it difficult to directly obtain valuable information from them,especially for super large diameter shields.This paper proposes a method for constructing a Partial Correlation Threshold Network(Partial Correlation Threshold Network,PCTN)based on the tunneling parameters of a super large diameter shield,and introduces the commonly used indicators for quantitative analysis of network topology.Finally,based on the measured data of a super large-diameter cross-river shield tunnel project,a shield parameter network diagram is drawn.By obtaining the macro index of the shield parameter network and the statistical index of the shield parameter itself,the relationship with the excavation surface pressure is analyzed.Correlation of fluctuations.This article provides help for more in-depth exploration of the interaction mechanism between parameters,and the prediction of the stability of the excavation face.
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