本發(fā)明涉及盾構(gòu)掘進(jìn)施工和地層感知，尤其涉及一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法。

背景技術(shù)：

1、盾構(gòu)法施工技術(shù)以其地層適應(yīng)性強(qiáng)、施工安全高效等優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于城市鐵路軌道交通、過江隧道、地下空間開發(fā)利用等重大工程中。隨著地下建設(shè)需求的持續(xù)增大，工程地質(zhì)條件的愈發(fā)復(fù)雜，廣州、深圳、濟(jì)南等地區(qū)的隧道工程均頻繁遭遇起伏劇烈的下伏基巖。在土巖復(fù)合地層中掘進(jìn)時(shí)，盾構(gòu)刀盤不可避免地因切削到堅(jiān)硬巖層而產(chǎn)生劇烈振動(dòng)，而刀盤振動(dòng)又會作用于軟弱土層，削弱其穩(wěn)定性，加劇開挖面處的超挖，進(jìn)而引發(fā)顯著的地層運(yùn)動(dòng)，嚴(yán)重影響盾構(gòu)施工的順利進(jìn)行，并可能對周圍環(huán)境和工程安全造成極大威脅。如何實(shí)時(shí)精準(zhǔn)預(yù)測盾構(gòu)開挖面的超挖量，并合理地調(diào)節(jié)掘進(jìn)參數(shù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制，是保障盾構(gòu)施工及周邊環(huán)境安全的關(guān)鍵。

2、在土巖復(fù)合地層盾構(gòu)開挖面超挖方面，現(xiàn)有的預(yù)測與控制手段無法考慮刀盤與地層復(fù)雜相互作用以及地層特征的空間變異性，在實(shí)際工程中的應(yīng)用受到了嚴(yán)重制約。

3、因此，提出一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，來解決現(xiàn)有技術(shù)存在的困難，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，通過多種智能算法的集成，實(shí)現(xiàn)土巖復(fù)合地層盾構(gòu)開挖面超挖量控制的動(dòng)態(tài)化與精細(xì)化，可有效提高盾構(gòu)的施工安全和智能化水平。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，包括：

4、s1、采集試驗(yàn)段刀盤振動(dòng)信號、盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)和地層特征參數(shù)，構(gòu)建振動(dòng)實(shí)測數(shù)據(jù)集；

5、s2、基于振動(dòng)實(shí)測數(shù)據(jù)集，建立并驗(yàn)證刀盤切削土巖復(fù)合地層振動(dòng)的數(shù)值仿真模型；

6、s3、通過刀盤切削土巖復(fù)合地層振動(dòng)的數(shù)值仿真模型，對不同地層特征參數(shù)和盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)組合工況下的盾構(gòu)動(dòng)態(tài)掘進(jìn)進(jìn)行仿真，得到仿真刀盤振動(dòng)信號，構(gòu)建仿真數(shù)據(jù)庫；

7、s4、根據(jù)仿真數(shù)據(jù)庫，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)建立以仿真地層特征參數(shù)和盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)作為輸入，仿真刀盤振動(dòng)信號作為輸出的刀盤振動(dòng)正演模型；

8、s5、以地層特征參數(shù)插值數(shù)據(jù)為初值，與盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)共同輸入至刀盤振動(dòng)正演模型中得到刀盤振動(dòng)信號正演值，刀盤振動(dòng)信號正演值與實(shí)測值進(jìn)行對比，采用粒子群優(yōu)化算法調(diào)整地層特征參數(shù)至刀盤振動(dòng)信號正演值與實(shí)測值的偏差不超過10％，根據(jù)刀盤振動(dòng)信號正演值與實(shí)測值的偏差對地層特征參數(shù)進(jìn)行反演，得到反演地層特征；

9、s6、通過采集實(shí)測刀盤振動(dòng)信號、盾構(gòu)開挖面超挖量、盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)和反演地層特征，構(gòu)建施工段實(shí)測數(shù)據(jù)集；

10、s7、根據(jù)施工段實(shí)測數(shù)據(jù)集，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)建立以實(shí)測刀盤振動(dòng)信號、盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)以及反演地層特征作為輸入，盾構(gòu)開挖面超挖量作為輸出的盾構(gòu)開挖面超挖量正演模型；

11、s8、以當(dāng)前階段盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)為初值、與反演地層特征和刀盤振動(dòng)信號正演值輸入至盾構(gòu)開挖面超挖量正演模型中，得到的盾構(gòu)開挖面超挖量正演值與目標(biāo)值進(jìn)行對比，采用粒子群優(yōu)化算法調(diào)整盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)至盾構(gòu)開挖面超挖量不超過2％，反演得到的盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)作為下一階段的實(shí)際盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對土巖復(fù)合地層盾構(gòu)開挖面超挖的智能控制。

12、上述的方法，可選的，s1中沿刀盤徑向等距布置三軸加速度傳感器，得到振動(dòng)信號在開挖面上的分布特征，結(jié)合極坐標(biāo)下的開挖面離散化網(wǎng)格方法，提取各實(shí)測數(shù)據(jù)的空間特征，以無線傳輸方式采集刀盤不同部位的振動(dòng)信號特征值。

13、上述的方法，可選的，刀盤振動(dòng)信號的特征值包括三軸加速度的幅值與頻率。

14、上述的方法，可選的，s1中地層特征參數(shù)包括：開挖面上地層內(nèi)摩擦角、粘聚力和彈性模量的分布特征。

15、上述的方法，可選的，s2中建立的刀盤切削土巖復(fù)合地層振動(dòng)的數(shù)值仿真模型為離散元數(shù)值仿真模型，模型中刀盤與巖土體均以顆粒單元構(gòu)成。

16、上述的方法，可選的，s2中進(jìn)行刀盤切削地層的仿真前，先進(jìn)行三軸剪切試驗(yàn)及單軸壓縮試驗(yàn)的仿真，根據(jù)仿真結(jié)果與實(shí)測結(jié)果進(jìn)行對比，完成接觸參數(shù)的標(biāo)定；

17、刀盤切削土巖復(fù)合地層振動(dòng)的數(shù)值仿真模型通過振動(dòng)信號仿真值與實(shí)測值的對比進(jìn)行驗(yàn)證。

18、上述的方法，可選的，s4中深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和自注意力機(jī)制三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層組成；

19、以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中的空間特征，以雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中的時(shí)間特征，以自注意力機(jī)制增強(qiáng)對數(shù)據(jù)中重要時(shí)間步的關(guān)注；

20、通過對數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)，得到刀盤振動(dòng)正演模型。

21、上述的方法，可選的，s7中深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和自注意力機(jī)制三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層組成；通過對數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)，得到盾構(gòu)開挖面超挖量正演模型。

22、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，具有以下有益效果：1)沿刀盤徑向布置三軸加速度傳感器，得到振動(dòng)信號在開挖面上的分布特征，并結(jié)合極坐標(biāo)下的開挖面離散化網(wǎng)格方法，提取各實(shí)測數(shù)據(jù)的空間特征，實(shí)現(xiàn)對開挖面地層分布特征的精細(xì)化識別，突破了現(xiàn)有技術(shù)手段僅能以刀盤整體復(fù)合振動(dòng)信號為依據(jù)對開挖面地層進(jìn)行簡單分類的技術(shù)瓶頸；2)采用以盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)與地層特征參數(shù)為輸入對刀盤振動(dòng)信號進(jìn)行正演，并根據(jù)實(shí)測刀盤振動(dòng)信號對地層特征參數(shù)進(jìn)行反演，彌補(bǔ)了現(xiàn)有技術(shù)手段無法考慮盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)對刀盤振動(dòng)的主動(dòng)影響，提高開挖面地層特征識別的準(zhǔn)確度；3)基于刀盤振動(dòng)信號對開挖面地層分布特征進(jìn)行實(shí)時(shí)識別，減少下伏基巖劇烈起伏對盾構(gòu)開挖面超挖量預(yù)測的干擾，實(shí)現(xiàn)可動(dòng)態(tài)更新輸入地層特征參數(shù)的盾構(gòu)開挖面超挖量智能預(yù)測，為盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的控制提供可靠依據(jù)；4)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和自注意力機(jī)制三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層組成的深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建刀盤振動(dòng)和盾構(gòu)開挖面超挖量的正演模型，提高預(yù)測的效率及準(zhǔn)確度，及時(shí)為地層特征參數(shù)及盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的反演提供依據(jù)。

技術(shù)特征：

1.一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于，

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于，

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于，

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于，

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于，

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，其特征在于，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于刀盤振動(dòng)信號的土巖復(fù)合地層盾構(gòu)超挖智能控制方法，涉及盾構(gòu)掘進(jìn)施工和地層感知技術(shù)領(lǐng)域。包括：構(gòu)建振動(dòng)實(shí)測數(shù)據(jù)集；建立并驗(yàn)證刀盤切削土巖復(fù)合地層振動(dòng)的數(shù)值仿真模型；對盾構(gòu)動(dòng)態(tài)掘進(jìn)進(jìn)行仿真，構(gòu)建仿真數(shù)據(jù)庫；建立刀盤振動(dòng)正演模型；根據(jù)刀盤振動(dòng)信號正演值與實(shí)測值的偏差對地層特征進(jìn)行反演，得到反演地層特征；構(gòu)建施工段實(shí)測數(shù)據(jù)集；建立盾構(gòu)開挖面超挖量正演模型；以當(dāng)前階段盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)為初值、與反演地層特征和刀盤振動(dòng)信號正演值輸入盾構(gòu)開挖面超挖量正演模型，得到正演值，反演得到的盾構(gòu)掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)土巖復(fù)合地層盾構(gòu)開挖面超挖量控制的動(dòng)態(tài)化與精細(xì)化，提高盾構(gòu)的施工安全和智能化水平。

技術(shù)研發(fā)人員：何君佐,劉超,崔杰,劉海
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15