[发明专利]复合地层情况下盾构掘进参数的优化方法

权利要求书

1.一种复合地层情况下盾构掘进参数的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

第一步：盾构掘进正交试验设计，盾构掘进过程中的千斤顶推力、刀盘转速、泡沫溶液 量和泡沫浓度是可控的，因此，以千斤顶推力、刀盘转速、泡沫溶液量和泡沫浓度为主要参 数设计如下正交表：

试验编号 推力/KN 转速/r/min 泡沫溶液量/m³泡沫浓度/％ 1 24500 1.05 15 6 2 26500 1.05 11 5 3 28500 1.05 13 7 4 24500 1.15 13 5 5 26500 1.15 15 7 6 28500 1.15 11 6 7 24500 1.2 11 7 8 26500 1.2 13 6 9 28500 1.2 15 5

第二步：掘进数据采集

利用盾构机的数据采集存储系统实现试验数据的采集和记录，试验过程由数据采集系 统对推力、刀盘转速、掘进速度、加泡沫溶液量、泡沫浓度、刀盘扭矩进行采集，每掘进20㎜ 采集一次数据，每组试验掘进长度为1.6m；

第三步：盾构掘进参数数学模型建立

(1)掘进速度的多元非线性回归

采用多元非线性回归的方法对9组实测试验数据进行回归分析，采用的多项式非线性 回归模型为：

V＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+β₄x₄+β₅x₁²+β₆x₁x₂+β₇x₁x₃+β₈x₁x₄+β₉x₂²+β₁₀x₂x₃+β₁₁x₂x₄+β₁₂x₃²+β ₁₃x₃x₄+β₁₄x₄²+β₁₅x₁³+…+ε

其中ε为N(0，σ²)；

式中，V为掘进速度(㎜/min)；x₁为推力(KN)；x₂为刀盘转速(r/min)；x₃为泡沫溶液量 (m³)；x₄为泡沫浓度(％)，β₀、β₁、β₂、β₄均为回归系数；

采用SPSS软件进行试验数据回归处理，回归结果如下：

V＝26.499+0.002×x₁-23.970×x₂-148.630×x₃+9.989×x₄-6.623E^-8x₁²+……

掘进速度回归模型汇总如下表：

模型 R R方 调整R方 标准估计误差 1 .843^a.711 .700 1.837 2 .833^a.693 .684 1.542

(2)刀盘扭矩的多元非线性回归

对推力、刀盘转速、加泡沫量、泡沫浓度与刀盘扭矩值的关系，采用非线性回归模型进 行拟合处理，提取9组实验数据中没20㎜记录一次的实际数据结果进行回归分析，采用SPSS 软件进行试验数据处理，回归结果如下：

T＝-1596.541+0.111×X₁+20353.209×X₃+1485.097×X₄-1.193E-6×X₁²……

式中，T为刀盘扭矩(KN·m)，X₁为推力(KN)，X₂为刀盘转速(r/min)，X₃为泡沫溶液量 (m³)，X₄为泡沫浓度(％)；

刀盘扭矩回归模型汇总如下表：

模型 R R方 调整R方 标准估计误差 3 .652 .425 .404 677.253638 4 .530a .281 .259 642.388588

第三步：盾构掘进参数的优化

盾构掘进参数优化属于有约束非线性规划问题：

其数学模型为：

minF(x)

s.tG_i(x)≤0i＝1，…，m

G_j(x)＝0j＝m+1，…，n

x₁≤X≤x_u

其中F(x)为多元实值函数，G(x)为向量值函数，在有约束非线性规划问题中，通常要将 该问题转换为更简单的子问题，子问题可以求并作为迭代过程的基础，是基于K-T方程解的 方法，K-T方程可表达为：

f(x*)+Σi=1nλi*·▿Gi(x*)=0]]>

▿Gi(x*)=0,i=1,...m]]>

λ_i≥0，i＝m＋1，…，n

利用matlba软件编程，分别对掘进速度和刀盘扭矩进行优化，其中，刀盘推力范围为 24000KN-28450KN，刀盘转速为0.89r/min-1.28r/min，每20㎜距离加泡沫量范围为0.1m³- 0.22m³，泡沫浓度范围在5％-7％，优化过程的初值为推力＝28450KN，刀盘转速＝1.19r/ min，加泡沫溶液量＝0.2m³，泡沫浓度＝7％，优化结果如下表：