范文超，卢高明，张 兵，周建军

(1.盾构及掘进技术国家重点实验室,郑州 450001; 2.中铁隧道局集团有限公司,广州 511458)

引言

盾构已广泛应用于国内外地下空间工程的建设,盾构掘进参数与地质参数和设备性能之间密不可分,合理的掘进参数能够提高施工效率与安全性,故掘进参数选取至关重要。

目前国内外学者已对盾构掘进参数开展了大量的研究。掘进参数预测方面,国内学者魏新江等[1]研究掘进参数与地表沉降之间的关系;陶冶等[2]根据SPSS软件研究掘进参数与掘进效率之间的关系;张志奇等[3]通过多元统计分析方法研究掘进速度和刀盘扭矩的关系,探索地层转变与掘进参数的联系;李杰等[4]通过多元非线性回归方法建立掘进速度模型;叶超[5]采用BP神经网络灰色模型实现对隧道变形的预测研究。国外学者YAGIZ等[6]选择粒子群算法、GHASEMI等[7]选择模糊逻辑理论方法、MAHDEVARI等[8]选择支持向量回归方法、DELISIO等[9]选择多元回归分析方法预测研究掘进参数,取得良好效果。

地质参数与掘进参数相关性方面,国内学者张莹等[10]根据施工数据研究掘进参数与地质参数的关系,预测地质条件变化;ZHENG[11]提出基于粒子群优化的支持向量机载荷识别方法,实现从负载到地质参数到掘进参数的映射;赵博剑等[12]基于数理统计法探索掘进参数和地层参数的关系,指导掘进参数选取和优化;李超等[13]优选BP神经网络预测出掘进参数,使预测值平均误差小于15%;余志刚[14]采用多元回归分析……