本发明涉及一种盾构刀盘扭矩的计算方法。特别是涉及一种基于量纲分析的预估盾构刀盘扭矩的计算方法。
背景技术：
：盾构是一种隧道掘进的专用工程机械，现已广泛用于地铁、铁路、公路、市政、水电等隧道工程。盾构的刀盘扭矩用于维持刀盘不断旋转切削前方土体，是贯穿装备运行始终的核心参量，也是装备能效控制与安全状态监控的基础参量，与装备尺寸和构型、地质力学参数、掘进控制参数等密切相关，影响因素十分复杂。预估刀盘扭矩是装备参数设计与施工调控的重要理论基础，也是盾构快速、安全、高效掘进的基本保证。目前刀盘扭矩的已有理论建模方法主要围绕刀盘各个部件的几何特征、受载状态与土体本构，通过受力分析建立刀盘扭矩的预测模型。为满足理想的理论建模条件，预估过程中会存在假定与近似等问题。对于土体这类复杂材料，由于其物理力学性质深受土体成分、含水量、地质构造等因素影响，目前土体强度理论都只能适用于特定加载条件下某类土的物理力学性质，还没有准确的本构关系来描述其在实际工程中的力学性质。比如在计算刀盘摩擦扭矩这一重要分量时，刀盘与周边土体的摩擦系数需人为假定。这些假定条件都会导致刀盘扭矩的预估不准。在施工过程中刀盘扭矩的设定不当将直接造成刀具切削效率低、刀盘被卡事故等问题。近年来，随着计算机技术的不断发展，基于数据的各类挖掘算法可为海量工程数据反演识别分析及建模提供有力的技术条件。然而，现阶段数据挖掘手段如人工神经网络、支持向量机等算法，其工程应用更多仅停留在数据识别层面，不能解释目标参数与影响因素间的因果关系。其“输入-输出”的黑箱结构难以建立表征问题的显式模型，直接导致这些数据分析方法得到的结果经验性过强，无法提取同类问题的共性规律，难以为盾构刀盘扭矩提供普适的建模方法。因此，建立一种准确的、普适性高的刀盘扭矩预测方法，已成为本行业之急需。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是，通过量纲分析以及统计工具，提供一种为实现隧道掘进装备参数控制依据的盾构刀盘扭矩的计算方法。本发明所采用的技术方案是：一种基于量纲分析的盾构刀盘扭矩计算方法，包括如下步骤：1)确定影响刀盘扭矩的参数；2)根据所述的影响刀盘扭矩的参数分别计算主控项及无量纲化刀盘扭矩大小；3)将计算得到的主控项及无量纲化刀盘扭矩进行汇总；4)利用利用线性回归方法，得到主控项的系数识别；5)根据主控项系数识别结果，得到刀盘扭矩的计算模型。步骤1)所述的影响刀盘扭矩的主要参数包括：刀盘扭矩t,单位:knm；土体剪切模量g,单位:kpa；土体容重γ,单位:kn/m3；隧道埋深h,单位:m；刀盘宽度w,单位:m；掘进速度v,单位:m/s；静止土压力系数k0；土舱压力pe,单位:kpa；盾构直径d,单位:m；刀盘转速ω,单位:r/min。步骤2)所述的主控项有3个：j1、j2、j3，计算公式分别如下：所述的无量纲化刀盘扭矩的计算公式分别如下：式中，k0为静止土压力系数；γ,单位:kn/m3，为土体容重；g,单位:kpa，为土体剪切模量；d,单位:m，为盾构直径；pe,单位:kpa，为土舱压力；v,单位:m/s，为掘进速度；ω,单位:r/min，为刀盘转速；w,单位:m，为刀盘厚度；h,单位:m为隧道埋深；t,单位:knm，为刀盘扭矩。步骤4)包括：将3个主控项j1、j2、j3作为自变量，无量纲化刀盘扭矩作为因变量，利用线性回归方法，得到主控项的系数β＝[β1,β2,β3]t的识别计算式如下：上式中的矩阵j与向量含义如下：矩阵j中第1列代表主控项j1、矩阵j中第2列代表主控项j2、矩阵j中第3列代表主控项j3；矩阵j与向量的第1～n行依次对应工程数据中第1～n个样本依据3个主控项j1、j2、j3和无量纲化刀盘扭矩的计算公式所计算的值。步骤5)包括：将系数识别结果β1、β2、β3与三个主控项j1、j2、j3分别相乘，得到刀盘扭矩t的计算模型如下：其中，k0为静止土压力系数；γ,单位:kn/m3，为土体容重；g,单位:kpa，为土体剪切模量；d,单位:m，为盾构直径；pe,单位:kpa，为土舱压力；v,单位:m/s，为掘进速度；ω,单位:r/min，为刀盘转速；w,单位:m，为刀盘厚度；h,单位:m为隧道埋深。本发明的一种基于量纲分析的盾构刀盘扭矩计算方法，其模型预测结果可为装备的智能化设计提供理论依据，为不同地质的安全施工提供参考。在满足模型两侧量纲一致的前提下，综合考虑刀盘直径、掘进速度、刀盘转速等影响因素，因而预估准确可靠。并且能根据掘进地层的条件以及操作参数的变化调整扭矩参数，为掘进机装备动力系统的设计以及施工过程中扭矩参数的实时调整提供可靠的理论依据。具体实施方式下面结合实施例对本发明的一种基于量纲分析的盾构刀盘扭矩计算方法做出详细说明。本发明的一种基于量纲分析的盾构刀盘扭矩计算方法，包括如下步骤：1)确定影响刀盘扭矩的参数；包括：刀盘扭矩t,单位:knm；土体剪切模量g,单位:kpa；土体容重γ,单位:kn/m3；隧道埋深h,单位:m；刀盘宽度w,单位:m；掘进速度v,单位:m/s；静止土压力系数k0；土舱压力pe,单位:kpa；盾构直径d,单位:m；刀盘转速ω,单位:r/min。2)根据所述的影响刀盘扭矩的参数分别计算主控项及无量纲化刀盘扭矩大小；所述的主控项有3个：j1、j2、j3，计算公式分别如下：所述的无量纲化刀盘扭矩的计算公式分别如下：式中，k0为静止土压力系数；γ,单位:kn/m3，为土体容重；g,单位:kpa，为土体剪切模量；d,单位:m，为盾构直径；pe,单位:kpa，为土舱压力；v,单位:m/s，为掘进速度；ω,单位:r/min，为刀盘转速；w,单位:m，为刀盘厚度；h,单位:m为隧道埋深；t,单位:knm，为刀盘扭矩。3)将计算得到的主控项及无量纲化刀盘扭矩进行汇总；4)利用线性回归方法，得到主控项的系数识别；包括：将3个主控项j1、j2、j3作为自变量，无量纲化刀盘扭矩作为因变量，利用线性回归方法，得到主控项的系数β＝[β1,β2,β3]t的识别计算式如下：上式中的矩阵j与向量含义如下：矩阵j中第1列代表主控项j1、矩阵j中第2列代表主控项j2、矩阵j中第3列代表主控项j3；矩阵j与向量的第1～n行依次对应工程数据中第1～n个样本依据3个主控项j1、j2、j3和无量纲化刀盘扭矩的计算公式所计算的值。5)根据主控项系数识别结果，得到刀盘扭矩的计算模型。包括：将系数识别结果β1、β2、β3与三个主控项j1、j2、j3分别相乘，得到刀盘扭矩t的计算模型如下：其中，k0为静止土压力系数；γ,单位:kn/m3，为土体容重；g,单位:kpa，为土体剪切模量；d,单位:m，为盾构直径；pe,单位:kpa，为土舱压力；v,单位:m/s，为掘进速度；ω,单位:r/min，为刀盘转速；w,单位:m，为刀盘厚度；h,单位:m，为隧道埋深。下面给出具体实例：1、列出影响刀盘扭矩t的主要参数及具体数值tgγhwvk0pedω1082.351200020.0012.501.0032.570.49122.946.600.811011.762331026.0613.201.0054.290.39171.186.601.321200.001631018.1811.601.0032.860.35152.356.601.03800.001274014.5910.201.0040.290.43110.066.601.19941.181939019.559.901.0045.430.31154.716.601.22上表中，t(knm)为刀盘扭矩；g(kpa)为土体剪切模量；γ(kn/m3)为土体容重；h(m)为隧道埋深；w(m)为刀盘宽度；v(m/s)为掘进速度；k0为静止土压力系数；pe(kpa)为土舱压力；d(m)为盾构直径；ω(r/min)为刀盘转速。2、将上表中的各参数代入如下1-4式，分别计算主控项及无量纲化刀盘扭矩大小。其中，等式左边的j1、j2、j3为三个主控项，为无量纲化刀盘扭矩。等式右边，k0为静止土压力系数；γ(kn/m3)为土体容重；g(kpa)为土体剪切模量；d(m)为盾构直径；pe(kpa)为土舱压力；v(m/s)为掘进速度；ω(r/min)为刀盘转速；w(m)为刀盘厚度；h(m)为隧道埋深；t,单位:knm，为刀盘扭矩。3、将按1-4式计算得到的值汇总，如下表所示：4、将主控项j1、j2、j3作为自变量，作为因变量，利用线性回归方法，得到主控项的系数β＝[β1,β2,β3]t的识别计算式：上式中的矩阵j与向量含义如下：矩阵j中第1列代表主控项j1、矩阵j中第2列代表主控项j2、矩阵j中第3列代表主控项j3；矩阵j与向量的第1～n行依次对应工程数据中第1～n个样本依据3个主控项有j1、j2、j3和无量纲化刀盘扭矩的计算公式所计算的值。从而得到主控项的系数识别如下：β1＝9.09×10-5β2＝5.47×10-4β3＝9.72×10-25、将计算得到的系数识别结果β1、β2、β3的值与三个主控项j1、j2、j3分别相乘，得到刀盘扭矩t的计算模型，如式(7)所示：将如下表所示的工程数据：gγhwvk0pedω2214018.8010.61.0022.880.45165.68.001.08带入式(7)可得盾构刀盘扭矩t的大小如下：t＝1069.74(knm)。当前第1页12