復合地層盾構推進速度優化

王建利

（西安市市政設施管理局，陜西 西安 710016）

復合地層盾構推進速度優化

王建利

（西安市市政設施管理局，陜西 西安 710016）

以西安市軌道交通3號線3標段隧道施工為研究背景，以推進速度為研究對象，利用遺傳算法建立優化模型，通過對掘進參數進行調整，得到更優推進速度。結果表明經過優化后可將推進速度提高38.3%，將優化后的推進速度和實測推進速度進行對比，最大誤差為9.09%，對復合地層實際盾構施工推進速度的優化提供一定參考。

復合地層；盾構推進速度；遺傳算法

盾構被普遍應用于城市地鐵隧道的施工中，在單一、均勻的地層中，由于掘進參數穩定、掘進方式單一，施工過程相對比較容易進行，但在復合地層中，地質成分復雜，施工難度會大大增加，如何合理選擇掘進參數，在保證施工質量的前提下，盡可能提高推進速度是迫切需要解決的核心問題。

盾構在施工過程中掘進參數眾多，各參數之間關系復雜，與推進速度有關的參數主要有刀具貫入度、刀具轉矩、刀具轉速、總推力和輸送機轉速等。目前，很多學者對盾構推進速度進行研究，廖少明研究了注漿量、正面壓力等掘進參數對推進速度的影響，袁敏正研究了刀具布置以及刀盤扭矩對掘進速度的影響，徐前衛運用實驗模型獲得盾構參數和推進速度之間的函數關系。當前研究主要通過實驗模型來研究掘進機推進速度，但實驗結果不能適應復雜地層，并且絕大多數學者只對單一掘進參數對推進速度的影響進行研究，忽略了各因素之間的復雜關系，使分析結果存在較大偏差。綜上所述，需要通過整體控制各掘進參數來優化推進速度。

以西安市軌道交通3號線3標段隧道施工為研究背景，利用遺傳算法，通過整體控制各掘進參數對推進速度進行優化，對實際施工的參數選擇提供一定依據。

1 優化模型建立

1.1 目標函數

盾構推進速度必須在保證施工質量和符合施工設備能力的前提下盡可能提高推進速度。目標函數應該以各掘進參數為自變量，推進速度為因變量。具體推進速度優化函數的表達式為

其中f(X)代表需要優化的目標函數；X是目標函數的自變量，即各掘進參數；Xi分別為刀具貫入度、刀盤轉矩、刀盤轉速、總推力、土倉渣土壓力以及輸送機轉速。

1.2 適應度函數

適應度是指評價種群個體在算法中能逼近最優解的指標，是促進種群中個體優化過程的原動力。種群個體適應度值越大，被遺傳到下代中的概率就越高。具體的約束函數表達式為

式中Xi是種群中的樣本個體，f(Xi)是當前盾構的推進速度值，S(Xi)是在當前推進速度時的地面沉降值，Smax是地面沉降值的最大值。

1.3 約束條件

將約束條件引入數學模型，需要對各代種群中的個體是否滿足約束條件進行判斷，本文的約束條件選為“復合地層盾構推進速度預測模型”，當滿足所有約束條件時，可以對推進速度進行預測并獲得所需的目標推進速度值，若其中任何約束條件無法滿足，將不能預測推進速度，這樣可以保證優化過程在種群可行個體中進行。

2 優化模型的實現

2.1 優化程序

利用遺傳算法進行推進速度優化的思路是：首先把一定數量的個體X組成初始種群，將初始種群中的個體進行預處理、適度值判斷、約束處理以及遺傳算子的迭代進化和操作，最后在個體中選出一個最優推進速度的個體以及對應的掘進參數的取值范圍。

本文推進速度的優化基于MATLAB計算機編程，具體的優化算法框圖如圖1所示。

圖1 遺傳算法框圖

2.2 優化實現

合理采集盾構施工現場的100組掘進參數，分別在每環0.5m、1.0m處采集一組參數，排除受人為因素和隨機因素的掘進參數。初始種群為M=100，每個個體長度為L=6，交叉概率為PC=0.5，變異概率為Pb=0.01，選擇終止代數為T=100。

經過迭代，得到初始種群分別經過25次、50次、75次、100次迭代優化后的結果如圖2～圖4所示。各次優化迭代后盾構推進速度分別比原始推進速度提高11.5%、26.3%、36.5%、38.3%。

圖2 原始種群推進速度

圖3 25次迭代后的推進速度

圖4 50、75、100次迭代后的推進速度

由于有49組個體在優化過程中不滿足掘進參數的約束條件，不滿足初始種群在經過25次的代后“復合地層盾構推進速度預測模型”所預測的盾構推進速度，故經過淘汰只剩下51組個體，依次類推，經過100次迭代后最終剩余17組個體，這時掘進參數和種群數量已接近穩定，迭代優化停止，經過優化后得到的17組參數如表1所示。

3 優化結果驗證

試驗地點選擇與采集數據相同地質層的區間，施工人員和設備一致，將優化后的掘進參數作為盾構的輸入參數，每組掘進參數掘進10環，每環在0.5m、1.0m處采集掘進推進速度，將得到的結果取平均值。將試驗得到的推進速度值和優化后的推進速度值進行對比，如圖5所示，可以看出兩者較為接近，趨勢基本重合，最大誤差為9.09%，說明優化方法正確可靠。

表1 優化后的推進速度和相應掘進參數

圖5 推進速度優化值和試驗值對比

4 結 論

本文利用遺傳算法，通過整體控制各掘進參數對推進速度進行優化，得到的結論如下。

1）建立了盾構推進速度的遺傳算法優化模型，經過優化后可將推進速度提高38.3%，在此基礎上得到了與掘進速度對應掘進參數的取值范圍。

2）將優化后的推進速度和實測推進速度進行對比，誤差較小，對復合地層實際盾構施工的參數選擇提供一定依據。

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（編輯 張海霞）

Shield machine advance speed optimization in composite ground

WANG Jian-li

TU621

B

1001-1366(2015)09-0067-03

2015-07-22