智能控制理论在盾构施工中的应用.pdfVIP

第34卷第8期 山 西 建 筑 Vol_34 No．8 · 364 · 2 0 0 8年3月 SHANXI ARCHITECTURE Mar． 2008 文章编号：1009 6825(2008)08—0364—02 智能控制理论在盾构施工中的应用 王飞 刘飞 董辉 摘 要：根据目前地下工程学科发展的现状以及盾构法隧道施工的实际问题，提出了智能控制理论研究盾构法隧道施工 系统变形预测的常用方法：人工神经网络和模糊逻辑控制，并分析了这两种方法研究的基本理论，对实际施工有重要的 意义。 关键词：智能控制理论，盾构，变形 中图分类号：TPl83 文献标识码：A 盾构法隧道施工中地表变形隆起舰 降位移的预测与控制， 表1 输入与输出层结点变■的物理意义 对保证正常施工，维护施工中周围环境土工的安全具有重要意 输入变量 物理意义 X1 盾构前方15 m的地表变形值 义。预测在盾构掘进中其周边土体受施工扰动后的变形位移和 DX1 盾构前方15 m的地表变形值的量 地表沉降，并从各项已建建(构)筑物与地下管线等对地表沉降的 X2 盾构前方5 m的地表变形值 ． 安全承受标准(常用一3 cnl≤艿≤+1 cm)及其相应的极限阈值， DX2 盾构前方5 m的地表变形值的量 通过对盾构的设计、施工诸主要参数进行有效控制以达到变形控 ’X3 盾构正上方的地表变形值 DX3 盾构正上方的地表变形值的变化量 制要求，这在市区施工的许多场合都是当务之急。 X4 盾构尾部后方的地表变形值 1 常用分析方法 DX4 盾构尾部后方的地表变形值的变化量 1．1 人工神经网络… Xl DXl 人工神经网络由于其强大的非线性映射能力，这对盾构施工 X2 PF 变形预测问题提供了很好的解决途径，通过“学习”施工变形过程 DX2 X3 的输入与输出信息，如变形值与变形值之间，建立一种网络“模 DX3 甩 型”，用于预测盾构施工变形的将来发展情况，为下一步的决策与 x4 D 4 控制提供依据。 图1 变形预测网络结构示意图 1．2 模糊逻辑控制 输出变量：PF指盾构前方20 iTt监测点发生的最大隆起值； 模糊控制在一定程度上模仿了人的控制，它是在工程技术人 PB指盾构前方20 m监测点发生的最大沉降值。 员控制经验基础上实现对系统的