[发明专利]基于SVR与PSO的盾构利用率预测与操作参数优化方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于SVR与PSO的盾构利用率预测与操作参数优化方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤1：从机器运行数据中筛选出载荷与操作参数并对筛选出的数据进行预处理；步骤2：利用预处理后的数据、地质类型与各环利用率构造数据集并对数据集进行划分；步骤3：利用SVR与数据集建立盾构利用率预测模型；步骤4：构建以施工进度最大为目标，以操作参数变化、载荷变化和地质类型为约束条件的优化方程；步骤5：利用PSO优化建立的方程，得到特定地质类型下最优的操作参数，使得施工进度最大。本发明能准确地预测利用率并优化盾构的操作，使其安全、快速地掘进，具有较好的工程应用价值。

技术领域

本发明涉及盾构隧道利用率预测与操作参数优化的技术领域，具体地，涉及基于SVR与PSO的盾构利用率预测与操作参数优化方法及系统。

背景技术

盾构法开挖隧道具有开挖速度快、施工质量高、对周围岩土扰动小等优点，因而在城市地下空间开发中获得越来越多的应用。盾构有四个性能参数，分别是净掘进速度、利用率、施工进度和刀具寿命。其中，净掘进速度表示机器处于掘进状态时的推进速度，利用率表示盾构掘进时间与总当班时间的百分比，施工进度为净掘进速度与利用率的乘积，滚刀寿命表示单把刀开挖的岩土体积或开挖距离。当前，对盾构性能参数的研究主要集中在净掘进速度预测和刀具磨损评估上，对利用率的关注相对较少。实际上，如果净掘进速度很大而利用率低，比如软岩/土情况下，盾构的施工进度也不会高；反之，如果净掘进速度很小而利用率高，比如硬岩情况下，盾构的施工进度也可能不低。因此，准确预测盾构的利用率具有重要的意义。

在公开号为CN111539156A的专利文献中公开了一种基于DP-PSO-SVR的齿廓偏差测量方法，属于精密测试技术领域。针对现有技术中存在的测量成本高、精度低、使用寿命短的问题，本方法包括：测量待测齿轮的齿廓数据作为待测数据，测量测试齿轮的齿廓数据作为样本数据，并对待测齿轮的理论齿廓数据进行坐标变换处理；建立齿廓偏差数学模型；建立SVR模型；使用DP-PSO算法和样本数据对SVR模型中的参数进行优化和训练，得到DP-PSO-SVR模型；使用DP-PSO-SVR模型对待测数据进行拟合，得到待测齿轮的实际渐开线，利用最小二乘法拟合理论齿廓数据得到理论渐开线，通过齿廓偏差数学模型计算得到实际渐开线与理论渐开线之间的齿廓偏差。

盾构利用率的影响因素众多，包括地质条件、司机操作、现场施工管理水平、备件供应、渣土输送、设备维修保养等，这给准确预测带来很大的挑战，其中地质条件和操作参数是两个重要的影响因素。国内外研究人员一般通过将盾构的停机时间分配成不同的活动来评估利用率，主要是建立各种活动的影响因素与利用率之间的映射模型或者图、表等。然而，现有的研究要么是在隧道规划阶段，通过建立模型或者对利用率进行预估来估算工程工期和成本或者对设备进行选型，要么是对现场施工管理提出一些建设性意见以提高利用率，并没有深入研究在现有的地质条件、设备规格、施工管理水平、渣土输送等条件下应如何实时预测利用率并优化司机操作以提高盾构的施工进度。因此，本发明提出一种基于SVR与PSO的盾构利用率预测与操作参数优化方法及系统，力图解决上述问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于SVR与PSO的盾构利用率预测与操作参数优化方法及系统。

根据本发明提供的一种基于SVR与PSO的盾构利用率预测与操作参数优化方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：从机器运行数据中筛选出载荷与操作参数并对筛选出的数据进行预处理；

步骤2：利用预处理后的数据、地质类型与各环利用率构造数据集并对数据集进行划分；

步骤3：利用SVR与数据集建立盾构利用率预测模型；

步骤4：构建以施工进度最大为目标，以操作参数变化、载荷变化和地质类型为约束条件的优化方程；

步骤5：利用PSO优化建立的方程，得到特定地质类型下最优的操作参数，利用最优的操作参数进行盾构施工。