[发明专利]基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法及设备

说明书

本发明提供了一种基于LGBM‑NSGA‑Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法及设备。所述方法包括：构建盾构施工参数指标体系，并获取实时监测数据；构建并训练LGBM回归模型，根据实时监测数据，采用LGBM回归模型对盾构施工引起近接既有隧道变形进行预测；构建LGBM‑NSGA‑Ⅲ多目标优化模型，将LGBM回归函数与刀盘磨损和盾构能耗进行结合，作为NSGA‑Ⅲ优化施工参数的多个目标函数，根据多个目标函数对近接既有隧道变形、刀盘磨损和盾构能耗进行优化；根据得到的Pareto最优解集，确定满足近接既有隧道变形、刀盘磨损和盾构能耗最优的盾构施工参数控制范围。本发明可以在不依赖人工操控的情况下降低对刀盘的磨损并减少盾构能耗。

技术领域

本发明实施例涉及盾构施工技术领域，尤其涉及一种基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法及设备。

背景技术

岩溶地区地质较硬，盾构施工时刀盘磨损是盾构施工重点关注的问题之一，刀盘磨损量大会造成停机更换刀片的频率增加，不但影响盾构施工进度，并且停机时间过长会带来近接既有隧道变形增大的风险。此外，盾构施工过程中需要减少盾构能耗，现阶段对盾构能耗的控制主要借助于施工管理者对各种施工数据的人工监控，但人工监控无法精确描述工程地质条件以及盾构施工参数的影响，在处理复杂问题时存在较大局限性。因此，开发一种基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法及设备，可以有效克服上述相关技术中的缺陷，就成为业界亟待解决的技术问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明实施例提供了一种基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法及设备。

第一方面，本发明的实施例提供了一种基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法，包括：构建盾构施工参数指标体系，并获取实时监测数据；构建并训练LGBM回归模型，根据实时监测数据，采用LGBM回归模型对盾构施工引起近接既有隧道变形进行预测；构建 LGBM-NSGA-Ⅲ多目标优化模型，将LGBM回归函数与刀盘磨损和盾构能耗进行结合，作为NSGA-Ⅲ优化近接既有隧道变形的多个目标函数，根据多个目标函数对近接既有隧道变形、刀盘磨损和盾构能耗进行优化；根据得到的Pareto最优解集，确定满足近接既有隧道变形、刀盘磨损和盾构能耗最优的盾构施工参数控制范围。

在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法，所述根据实时监测数据，采用LGBM回归模型对盾构施工引起近接既有隧道变形进行预测，包括：对数据样本集进行划分，随机选取指定比例的样本作为训练集，一般的，该比例为五分之四，剩下的样本作为测试集，对LGBM回归模型进行参数优化和预测精度分析，采用均方根误差和拟合优度对LGBM回归模型预测的准确性进行评价。

在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法，所述将LGBM回归函数与刀盘磨损和盾构能耗进行结合，作为NSGA-Ⅲ优化近接既有隧道变形的多个目标函数，包括：

其中，为近接既有隧道变形最小值；min为取最小值；为LGBM回归函数；X₁为注浆量；X₂为刀盘转速；X₃为总推力；X₄为注浆压力；X₅为刀盘扭矩；X₆为土压力；X₇为渣土量；X₈为泡沫剂；X₉为掘进速度。

在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于LGBM-NSGA-Ⅲ的盾构近接施工参数多目标优化方法，所述将LGBM回归函数与刀盘磨损和盾构能耗进行结合，作为NSGA-Ⅲ优化近接既有隧道变形的多个目标函数，还包括：