基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明涉及基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法及装置，其特征在于包括如下步骤：1）构造投影数据，依据盾构选型分类指标的分类标准，在各盾构机类型的各等级范围内随机产生盾构机选型的样本集和对应的经验等级yi；2）形成投影方向并计算投影值；3）建立投影指标函数，提取投影指标xij的变异信息，将投影值zi的局部投影点凝聚成若干个点团，以确定zi的局部密度Dz和zi的标准差Sz；4）优化投影指标函数，通过求解投影指标函数最大化问题来估计最佳投影方向a*；5）建立盾构选型分类模型；6）输入工程的工程地质参数组合至上述得到的盾构机选型分类模型，得到最适合采用的盾构机类型。本发明通过对各盾构选型结果进行了量化处理，具体易操作、适用范围广、功能强、开放性强和网络资源丰富的有益效果。
【专利说明】基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种盾构机的选择方法，具体涉及一种基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法及装置。适用于网格式盾构机、土压平衡式盾构机、泥水土压平衡盾构机、泥水式盾构机的选型。属于隧道掘进的专用工程机械。
【背景技术】
[0002]盾构机是一种隧道掘进的专用工程机械，集光、机、电、液、传感、信息技术于一体，具有开挖切削土体、输送土碴、拼装隧道衬砌、测量导向纠偏等功能，涉及地质、土木、机械、力学、液压、电气、控制、测量等多门学科技术，而且要按照不同的地质进行“量体裁衣”式的设计制造，可靠性要求极高。由于经济和技术的原因，在经济发达城市电力负荷高密度、土地资源极其珍贵、输电线路走廊的选择受到限制的城市区域，以电缆隧道取代局部架空线路，成为城市电力输送可替代的重要方式之一。近年来，我国北京、上海、广州、深圳等大城市已经开始了较大规模的城市电缆隧道建设。盾构法以其对周边环境影响小的特点，已成为现代化电缆隧道最常用的施工方法。
[0003]盾构机的选型是隧道建设中的关键环节之一，选型的好坏直接关系到隧道的工期、造价甚至成败。盾构选型考虑的因素较多，其中工程地质因素是最主要的因素。专家根据各个工程地质因素的适应性依次分别选择，最后可能造成同一种工程地质因素有多种适合的盾构机选型，这时就主要靠专家的个人经验选择，这种选型方法没有考虑各工程地质因素的关联性，造成选型结果不明确统一。该盾构机选型的方法没有考虑各因素的关联性，会因为各个专家的主观因素或个人偏好造成选型结果不统一。
【发明内容】
[0004]本发明的目的·之一，是为了克服现有技术中盾构机的选型受专家主观因素或个人偏好的影响、没有考虑各工程地质因素的关联性、造成选型结果不明确统一的缺陷，提供一种基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，该智能选型方法考虑了各工程地质因素之间的关联性，使得选型结果明确、客观，而且该方法操作简便、快捷。
[0005]本发明的目的之二，是为了提供一种基于工程地质因素的盾构机智能选型的装置。该装置的结构简单、操作方便，综合考虑了各地质因素之间的关联性，使得选型结果明确、客观。
[0006]本发明的目的之一可以通过以下技术方案实现:
[0007]基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，其特征在于包括如下步骤:
[0008]I)构造投影数据，首先依据盾构选型分类指标的分类标准，在各盾构机类型的
各等级范围内随机产生盾构机选型的样本隼\和对应的经验等级Yi (i=l，2，……，n ;j=l, 2，……，p)，和yi分别为各盾构机类型的及对应的经验等级，n，p分别为样本数目和指标个数；[0009]2 )形成投影方向并计算投影值，设a= {&1) a2，…，ap}为投影方向，把p维数据Xij综合成以a]为投影方向的一维投影值Zi,即投影值由如下表达式计算得到:
【权利要求】
1.基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，其特征在于包括如下步骤: 1)构造投影数据，首先依据盾构选型分类指标的分类标准，在各盾构机类型的各等级范围内随机产生盾构机选型的样本集％和对应的经验等级Ii (i=l, 2，......，n ； j=l, 2，......，P)，4和Ii分别为各盾构机类型的及对应的经验等级，n, p分别为样本数目和指标个数； 2)形成投影方向并计算投影值，设a={&1) a2，…，ap}为投影方向，把p维数据Xu综合成以a]为投影方向的一维投影值Zi,即投影值由如下表达式计算得到:
2.根据权利要求1所述的基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，其特征在于:步骤I)构造投影数据时，建立盾构选型的^和Ii之间的非线性关系，为了消除量纲的影响，用表达式5 =|叩1()(-<)将-vI转化为Xijt5
3.根据权利要求1所述的基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，其特征在于:步骤3)建立投影指标函数的表达式Q(a)=SzDz中，Sz为投影值Zi的标准差，表示投影数据总体的离散度；DZ为投影值Zi的局部密度，表达式如下:
4.根据权利要求1所述的基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，其特征在于:步骤4)优化投影指标函数时，形成以{a」j=l，2，一，p}为优化变量的复杂非线性优化关系通过如下步骤求解: (I)初始化粒子群，设置粒子数目M、最大迭代次数T，取R=p，根据盾构机选型分类指标的分类标准随机产生样本集< 和Yi，将S转化为xu，并随机确定各粒子的初始位置和速度； (2 )计算每个粒子的投影值及适应度，根据适应度确定每个粒子的个体最优值Pi，j和群体的全局最优值pg，j ； (3)进入主循环，根据式(8)、(9)更新个粒子的速度和位置，并单位化投影方向，表达式如下
5.根据权利要求1所述的基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，其特征在于:步骤5)建立盾构选型分类模型时，逻辑斯谪曲线函数表达式中的C(I)和c(2)为待定参数，通过如下最小化问题解决，即
6.根据权利要求1-5任一权利要求所述的基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法，其特征在于:所述盾构机包括网格式盾构机、土压平衡式盾构机、泥水土压平衡盾构机和泥水式盾构机。
7.基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型的装置，其特征在于:包括中央控制器(I)、人机界面(2)和电源模块(3)，所述中央控制器(I)包括数据采集模块(1-1)、数据处理模块(1-2)和数据存储模块(1-3)，所述人机界面(2)的输出端与数据采集模块(1-1)的输入端相连，人机界面(2)具有输入信息端和控制信号输入端，数据采集模块(1-1)通过人机界面(2)采集工程地质参数；所述数据处理模块(1-2)的I/O端口连接数据采集模块(1-1)，依据数据采集模块(1-1)送入的信息产生盾构机选型的样本隼r和对应的经验等级投影数据yi;获得设定投影方向a%并在设定投影方向a*的基础上构建出盾构选型分类模型，结合数据采集模块(1-1)采集的信息形成盾构机选型样本的参数值，依据所述参数值得到工程适合采用的盾构机类型；所述数据存储模块(1-3)用于存储盾构选型计算时的参数，并根据数据处理模块(1-2)的请求输出相应的参数；电源模块(3)为中央控制器(I)和人机界面供电(2)。
8.根据权利要求7所述的基于工程地质因素的盾构机智能选型的装置，其特征在于:中央控制器(I)的数据处理模块(1-2)包括控制处理单元、接收单元、运算处理单元、发送单元、储存单元和I/O端口。
9.根据权利要求7或8所述的基于工程地质因素的盾构机智能选型的装置，其特征在于:所述数据处理模块 (1-2)首先依据盾构机选型分类指标的分类标准，随机产生盾构机选型的样本集< 和对应的经验等级yi，建立投影指标函数，采用随机权重粒子群算法解决优化投影指标函数最大化问题，获得最佳投影方向a%得到最优投影值< ;然后通过<与yi的散点图建立盾构机选型分类模型；最后将数据采集模块(1-1)的工程地质参数组合输入盾构机选型分类模型，得到该工程最适合采用的盾构机类型。
10.根据权利要求7或8所述的基于工程地质因素的盾构机智能选型的装置，其特征在于:所述盾构机包括网格式盾构机、土压平衡式盾构机、泥水土压平衡盾构机和泥水式盾构机。
【文档编号】G06F17/50GK103593534SQ201310595099
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年11月21日 优先权日:2013年11月21日
【发明者】聂卫平, 金晓华, 王燕, 何天胜, 谢荣坤, 黄龙湘, 曹波, 陈 峰, 刘万群, 何运祥, 肖志军, 李敏生, 徐瑞, 邹嘉怡 申请人:中国能源建设集团广东省电力设计研究院