پیش بینی نرخ نفوذ tbm با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی(مطالعه موردی مترو تبریز)
نویسندگان
چکیده
امروزه ماشینهای تونلبری tbm (tunnel boring machine) بطور وسیعی در حفر تونلها بخصوص تونلهای شهری استفاده میشوند. این ماشینها بر اساس روش نگهداری سینه کار و دیواره های تونل، دارای انواع مختلفی می باشند. یکی از انواع این ماشین ها، سپرهای تعادلی فشار زمین epb (earth pressure balance) می باشد که جهت حفاری خط 1 متروی تبریز مورد استفاده قرار گرفته است. عوامل مختلفی نظیر شرایط زمینشناسی، خصوصیات توده سنگ، شیب مسیر و همچنین مشخصات ماشین بکار رفته بر میزان کارآیی این ماشینها تأثیر میگذارد. یکی از راههای پیشبینی میزان کارآیی این ماشینها، تخمین نرخ نفوذ آنها میباشد. در این تحقیق میزان نرخ نفوذ tbm در خط 1 متروی تبریز توسط شبکه عصبی مصنوعی پیش بینی گردیده است. پیش بینی این پارامتر، کمک شایانی در انجام مراقبت و دقت بیشتر در برخورد با مناطق دردسرساز با دانستن زمان برخورد به این مناطق و همچنین استفاده از فشار epb مناسب در آنها می نماید. از نتایج مهم حاصل از این تحقیق می توان به پیش بینی میزان نرخ نفوذ با دقت قابل قبول و همچنین تعیین پارامترهای مؤثر به وسیله آنالیز حساسیت صورت گرفته توسط شبکه عصبی اشاره کرد.
منابع مشابه
پیشبینی نرخ نفوذ TBM با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی(مطالعه موردی مترو تبریز)
امروزه ماشینهای تونلبری TBM (Tunnel Boring Machine) بطور وسیعی در حفر تونلها بخصوص تونلهای شهری استفاده میشوند. این ماشینها بر اساس روش نگهداری سینهکار و دیوارههای تونل، دارای انواع مختلفی میباشند. یکی از انواع این ماشینها، سپرهای تعادلی فشار زمین EPB (Earth Pressure Balance) میباشد که جهت حفاری خط 1 متروی تبریز مورد استفاده قرار گرفته است. عوامل مختلفی نظیر شرایط زمینشناسی، خصوصیا...
متن کاملپیش بینی نرخ نفوذ tbm با استفاده از روش svm
پیش بینی نرخ نفوذ tbm از جمله مواردی است که به لحاظ اهمیت آن در تخمین زمان اجرای یک پروژه و هزینه تمام شده آن، تاکنون مورد توجه فراوان قرار گرفته است. محققان روش های متعددی را برای پیش بینی نرخ نفوذ ماشین های حفاری تونل ارائه کرده اند. در بسیاری از مدل ها تنها از چند پارامتر اصلی برای تحلیل مدل استفاده شده است و از تاثیر سایر پارامترها، همچون خصوصیات درزه ها چشم پوشی شده است. هدف این تحقیق ارزی...
پیش بینی نرخ نفوذ ماشین های تونل بری با استفاده از شبکه عصبی
در این مقاله ابتدا برخی از روش های پیش بینی نرخ نفوذ tbm مرور شده و سپس نرخ نفوذ با منظور کردن پارامترهای نوع سنگ، درصد کوارتز، مقاومت فشاری تک محوره، قطر دیسک، نیروی نفوذ هر دیسک و rqd با استفاده از شبکه عصبی پیش بینی شده است. با حذف rqd و درصد کوارتز از پارامترهای ورودی، حساسیت شبکه نسبت به حذف این پارامترها مورد بررسی قرار گرفته است. مقایسة نتایج شبکه عصبی با مدل تجربی گراهام، توانایی شبکه ع...
متن کاملپیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مطالعه موردی: سیستم های بالاسری تقطیر نفت خام
هدف این تحقیق پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. خوردگی پدیده ای است که به علت تاثیر عوامل مختلف و متعدد شناخته شده و ناشناخته پیچیدگی بسیار زیادی دارد و به راحتی قابل مدلسازی نیست. جهت پیش بینی و مدلسازی خوردگی در رویکرد مکانیستیک به واکنش ها و فرایندهای فیزیکی، شیمیایی، و الکتروشیمیایی آن توجه می شود و مدلسازی بر اساس آنها انجام می پذیرد. با وجود موفقیت هایی که ای...
متن کاملبررسی تاثیر پارامترهای اجرایی ماشین tbm بر نرخ نفوذ آن با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی- مطالعه ی موردی تونل بلند زاگرس
نرخ نفوذ یکی از پارامترهای مهم در تعیین مدت زمان حفاری در عملیات تونلسازی است. از آنجا که عملیات حفاری اندرکنش میان زمین و ماشین است؛ بنابراین دو دسته ی کلی پارامتر موثر بر نرخ نفوذ وجود دارد. از طرفی در شرایط یکسان زمین، به دلیل پارامترهای اجرایی متفاوت ماشین، مقدار نرخ نفوذ متفاوت است. بنابراین در این مقاله به بررسی اثر پارامترهای ماشین بر نرخ نفوذ با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی پرداخ...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
زمین شناسی مهندسیجلد ۵، شماره ۲، صفحات ۱۲۱۷-۱۲۳۴
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023