基于K-means聚类算法的盾构掘进参数设定方法研究

摘要：

盾构掘进参数的合理设定是保障盾构隧道施工质量和安全的基础.为实现掘进参数的准确设定,基于典型工程类比设定理论,将K-means聚类算法与经验公式设定法相结合,提出盾构掘进参数类比设定法(SAPAS),实现典型工程工况掘进参数的自动提取和匹配.与传统的经验公式法相比,SAPAS改善了经验公式的实际使用效果,能够更准确地进行参数设定,有利于提高施工质量和安全.通过在上海轨道交通的部分工程中进行实践,取得了良好的施工效果.

关键词：盾构掘进参数、K-means聚类算法、经验公式设定法、类比设定法

所属期刊栏目：38

分类号：U45(隧道工程)

资助基金：上海市国资委企业技术创新和能级提升项目2014008

在线出版日期：2019-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1772-1777