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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者单位:华北水利水电大学
学位级别:硕士
导师姓名:郝用兴
授予年度:2018年
学科分类:081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程]
摘 要:随着国民环保意识的增强,对环境的要求越来越高,为了减小城市修建地铁对环境的污染,盾构法已经成为城市修建地铁的主要方法。盾构机作为盾构法的主要工程设备,已成为各国研究的重点。滚刀作为盾构机的主要部件,其在工作中的状态将直接影响着工程的进度。滚刀磨损是滚刀的失效的主要形式之一,也是影响掘进速率的主要因素之一。因此,滚刀磨损成为了目前盾构机研究领域的重要课题之一。通过查阅文献和相关施工调查,了解影响刀具磨损的因素有很多种,其中施工时的地质参数、刀具结构以及掘进参数等都是导致滚刀磨损的重要因素。而在施工中地质结构和刀具结构等因素是无法更改的,只有掘进参数是可调控的,因此研究掘进参数对施工中滚刀磨损的影响是十分必要的。(1)研究和分析了滚刀的破岩机理、磨损机理、滚刀的失效形式以及影响滚刀磨损的主要因素。(2)重点介绍了滚刀的结构以及类型,基于ABAQUS有限元分析软件建立了滚刀破岩的有限元模型,对滚刀进行模态分析,了解了滚刀掘进中的工作性能。(3)以某地铁盾构施工为例,统计两次开仓换刀中滚刀磨损量,利用经验公式计算出每环的滚刀磨损量,并分析了刀盘转速、推力、掘进速度以及贯入度对滚刀磨损的影响。(4)引入并介绍了正交试验理论,利用正交试验分析了刀盘转速、推力以及贯入度三者与滚刀磨损量之间的关系。通过正交试验中的极差和方差计算,得出了三个因素对滚刀磨损量的敏感度并得出最优的因素组合。(5)将刀盘转速、推力以及贯入度作为输入量,每环的滚刀磨损量作为输出量。利用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)建立滚刀磨损量预测模型。对记录的掘进参数和滚刀磨损量参数进行网络训练。然后对滚刀磨损量进行预测,将得到的预测结果与实际磨损量对比计算,得出了自适应神经模糊推理系统在对滚刀磨损量预测方面有重要的意义。通过ANFIS得出输入量与输出量的关系曲线,进一步掌握了掘进参数对磨损量的影响。