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基于大数据的TBM刀盘切削比能预测研究
文献摘要：
全断面硬岩掘进机(TBM)为目前隧道挖掘工程的通用设备,刀盘为TBM的重要组件,其性能的好坏将直接影响施工进度、施工安全及经济效益.TBM刀盘的切削比能是切削单位体积岩石所消耗的能量,与刀盘破岩效率密切相关,是评价刀盘切削性能的一项重要指标.文中改进了传统的CSM破岩模型,建立了滚刀切削比能计算模型;基于实际工程的施工数据,应用BP神经网络算法,提出了刀盘切削比能预测的方法,并通过工程实例进行了验证.结果表明,预测值与CSM计算值之间的拟合度较高,该比能预测模型可应用于实际工程中.
文献关键词：
TBM;刀盘寿命;BP神经网络;切削比能
中图分类号：
作者姓名：
孙文喆;霍艳芳;刘建琴;胡桂菘;郭晓
作者机构：
天津大学管理与经济学部,天津 300072;天津大学机械工程学院,天津 300072
文献出处：
引用格式：
[1]孙文喆;霍艳芳;刘建琴;胡桂菘;郭晓-.基于大数据的TBM刀盘切削比能预测研究)[J].机械设计,2022(06):58-65
A类：
刀盘寿命
B类：
TBM,切削比能,预测研究,全断面硬岩,硬岩掘进机,隧道挖掘,通用设备,好坏,施工进度,施工安全,破岩效率,切削性能,CSM,破岩模型,滚刀切削,施工数据,神经网络算法,工程实例,计算值,拟合度
AB值：
0.297526
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