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| 1 | 基于支持向量机的大断面岩质隧道掌子面围岩非均一性判识方法显示文摘为快速判识高速铁路大断面岩质隧道施工过程中常表现出的掌子面围岩显著非均一性特征,提出1种大断面岩质隧道掌子面围岩非均一性判识方法。依托郑万高铁5条试验隧道,采集得到掌子面围岩炮眼钻孔过程样本299份,相应形成大断面岩质隧道掌子面围岩分级样本库;分别构建基于支持向量机(SVM)和2种神经网络的大断面岩质隧道掌子面围岩分级模型,采用同样的数据对比3种模型性能;依托SVM分级模型,利用炮孔名义分级和名义分区分级名词描述掌子面围岩非均一性判识方法,并针对5条试验隧道进行判识计算,提出大断面岩质隧道支护结构的局部优化建议。结果表明:相比于2种神经网络分级模型,SVM分级模型在样本数量较少条件下的分级准确度更高,平均准确度为87.9%;更换样本后,SVM分级模型准确度依然如此,且泛化性更强;本文方法判识得到2次爆破过程中的围岩显著非均一性特征,判识结果与爆破终点掌子面实际情况基本一致,可为支护参数局部优化提供依据。 | 易文豪 王明年 童建军 赵思光 李佳旺 桂登斌 张霄 | 2021 | 中国铁道科学2021，42，5： | 9 |
| 2 | 基于能量理论的岩溶隧道超前钻探精细预报方法显示文摘旋推功率比(RTPR)可以从钻进破岩机理角度描述破碎不同岩土层所需切应力与正应力的差异,通过与钻进比能(SED)指标的预报效果进行对比研究发现:钻进参数的同步变化对RTPR指标定位软硬界面位置无显著影响,相比可知钻进比能可以得到更精确的预报效果。因此,应用RTPR指标对广西某大型岩溶隧道进行充填溶腔与硬质灰岩区域界面识别,并一步根据曲线特征判断传统预报中缺失钻孔排渣与返液的预报不确定区,最后通过掌子面已知条件预测未知地层的岩性。此方法在实际钻探预报中准确预测了前方地层的岩性,可以为隧道地质的精细化预报提供有效的参考。 | 刘宗辉 关启钰 饶坤荣 林显荣 李战春 | 2021 | 公路2021，66，11： | 6 |
| 3 | 基于MLR-RBF的岩石强度智能随钻识别实验研究显示文摘提高巷道掘进效率、减少冒顶事故是实现煤矿安全高效和智能化开采的重要内容,其关键是对巷道围岩的合理支护设计,而煤矿顶板岩层强度的实时智能感知对巷道支护设计至关重要。利用自主搭建的微型钻进实验平台和制作的砂浆试样,开展钻进实验以获取随钻参数,并测定砂浆试样的单轴抗压强度。采用小波阈值法对随钻参数去噪后,分析钻速、转速和砂浆试样强度对推力和扭矩的影响。基于随钻参数构建预测岩石强度的多元线性回归(MLR)模型,利用径向基函数(RBF)神经网络对MLR模型得到的强度预测残差修正,建立MLR-RBF岩石强度组合预测模型,对MLR和MLR-RBF模型进行验证,并利用MLR-RBF模型对粉砂岩、细粒砂岩和粗粒砂岩3种岩石强度进行预测。研究表明:钻速和转速均与钻进推力呈负相关,但随转速增加旋转扭矩也增加,且扭矩值随钻进深度增加而缓慢线性增加;构建的MLR模型的预测相对误差均值为8.58%,MLR-RBF模型的预测相对误差均值为1.75%,证明了MLR-RBF模型的有效性;MLR-RBF模型对岩石强度的预测误差均值为6.67%,该模型对岩石强度的预测效果较砂浆试样差,主要是因为岩石与砂浆的均质性不同。 | 孙鑫 张少华 程敬义 王东 葛颂 李想 万志军 | 2022 | 采矿与安全工程学报2022，39，5： | 0 |
| 4 | 基于聚类算法与碎石桩钻进参数的地层识别显示文摘在深厚覆盖层地基的振冲碎石桩处理中,有效进行地层辨识对碎石桩成桩中的填料量、控制电流、留振时间、反插深度等施工过程控制参数的确定与实时控制具有重要的指导意义。通过采集的振冲碎石桩施工过程实时监测信息,对不同地层的钻进耗能进行分析,并引进钻进比功概念,利用不同的聚类算法,在进尺深度、电流与钻进比功3个指标上进行了不同深度地层的聚类分析。研究表明:采用轮廓系数、DB指数和CH指数3种聚类精度指标可对不同聚类算法的有效性进行评价。经筛选,凝聚层次(AGNES)聚类算法是最适合振冲碎石桩钻进过程中地层辨识的方法。研究成果为振冲碎石桩施工过程中海量数据挖掘分析提供重要参考,为振冲碎石桩施工质量控制提供技术支撑。 | 李继平 赵宇飞 刘必旺 王文博 | 2023 | 人民长江2023，54，10： | 0 |
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