段志偉， 杜立杰， *， 呂海明， 王家海， 劉海東， 富勇明

(1. 石家莊鐵道大學(xué)， 河北 石家莊 050043； 2. 中鐵十九局集團(tuán)第一工程有限公司， 遼寧 遼陽 111000)

0 引言

隨著我國公路、鐵路、水利工程建設(shè)的蓬勃發(fā)展，越來越多的TBM投入到隧道工程建設(shè)中，成為很多長隧道施工的首選方案，甚至很多包含非常復(fù)雜不良地質(zhì)的隧道也采用TBM與鉆爆法協(xié)同施工。在TBM掘進(jìn)過程中，由于刀盤刀具貼合掌子面掘進(jìn)以及護(hù)盾結(jié)構(gòu)本身的限制，TBM主操作手無法直接看到前方地質(zhì)條件，不能及時(shí)判斷施工風(fēng)險(xiǎn)和合理調(diào)整掘進(jìn)參數(shù)。因此，探索適合TBM施工的圍巖可掘性分級方法，建立可掘性等級，并實(shí)時(shí)識(shí)別預(yù)警，對TBM安全高效掘進(jìn)至關(guān)重要，這也是未來TBM智能化掘進(jìn)的重要基礎(chǔ)。

目前，業(yè)界還缺少公認(rèn)的適合TBM施工的圍巖等級分類理論方法和規(guī)范，文獻(xiàn)[1-4]采用一系列圍巖力學(xué)參數(shù)對TBM圍巖可掘性等級進(jìn)行分類，但未結(jié)合TBM掘進(jìn)性能。文獻(xiàn)[5]基于圍巖力學(xué)參數(shù)及TBM掘進(jìn)參數(shù)，通過求和的方法對圍巖等級進(jìn)行綜合分類，但其主要適用于雙護(hù)盾TBM，且需要7個(gè)指標(biāo)來對圍巖可掘性等級進(jìn)行分類，實(shí)際應(yīng)用時(shí)較為繁瑣。實(shí)際上，TBM掘進(jìn)過程中圍巖可掘性分級考慮的因素很多，圍巖力學(xué)性能只是一方面，不良地質(zhì)支護(hù)對掘進(jìn)延誤程度、安全風(fēng)險(xiǎn)等都是限制TBM施工圍巖可掘性分級的重要因素。因此，應(yīng)建立基于現(xiàn)場TBM掘進(jìn)性能與施工風(fēng)險(xiǎn)的圍巖可掘性分級方法。

上述研究在TBM施工圍巖可掘性分級方面已取得一些成果，但尚不能滿足實(shí)際工程應(yīng)用要求。因此，本文對TBM在實(shí)際掘進(jìn)過程中不同圍巖下的掘進(jìn)性能以及施工風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，將傳統(tǒng)BQ法定義的圍巖等級依據(jù)TBM掘進(jìn)性能與施工風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行重新分級，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合TBM掘進(jìn)特征參數(shù)指標(biāo)(單位貫入度的單刀推力FPI、單位貫入度的刀盤轉(zhuǎn)矩TPI)對實(shí)際工程中的圍巖進(jìn)行可掘性分級。該方法可以更好地指導(dǎo)TBM掘進(jìn)與隧洞支護(hù)，更加符合實(shí)際TBM施工特點(diǎn)，且一定程度上彌補(bǔ)了BQ法在某些ⅢA類圍巖工程現(xiàn)場應(yīng)用中的局限性，減少了許多不必要的支護(hù)工作，提高了TBM施工速度。

此外，正在探索中的TBM圍巖實(shí)時(shí)識(shí)別預(yù)警研究中，有的模型過于復(fù)雜，響應(yīng)時(shí)間太慢，導(dǎo)致圍巖指示跟不上TBM掘進(jìn)速度[6-8]； 有的模型過于簡單，只考慮1～2個(gè)掘進(jìn)指標(biāo)對圍巖類別進(jìn)行識(shí)別，準(zhǔn)確性具有一定的局限性[9-10]；有的模型只是單純地預(yù)測前方圍巖的1～2個(gè)性能指標(biāo)(如，巖石單軸抗壓強(qiáng)度)[11]。這些研究在很多情況下與實(shí)際所測出入較大，且對實(shí)際施工參考性也不夠全面。

上述在圍巖實(shí)時(shí)識(shí)別方法上的研究離真正用于實(shí)際施工還有距離，需要持續(xù)的深化研究，為此本文引進(jìn)主成分分析法及PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。主成分分析法可以在提取主要原始數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上降低原始變量的維度，簡化模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性分類能力[12]。且迄今，PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法大多應(yīng)用在巖性識(shí)別[13]、電力負(fù)載預(yù)測[14]等方面，而在TBM施工圍巖實(shí)時(shí)識(shí)別方面尚未有相關(guān)的研究。鑒于此，本文基于7.0 m直徑TBM在凝灰?guī)r下的現(xiàn)場掘進(jìn)數(shù)據(jù)與地質(zhì)數(shù)據(jù)，選取6個(gè)典型的TBM掘進(jìn)性能指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建圍巖可掘性等級實(shí)時(shí)識(shí)別模型，并設(shè)計(jì)一個(gè)MATLAB程序提高模型對圍巖識(shí)別的響應(yīng)速度。

1 不同圍巖的TBM掘進(jìn)性能及圍巖可掘性分級

1.1 TBM技術(shù)參數(shù)

本文依托于新疆EH工程KS隧洞 Ⅳ標(biāo)段，該標(biāo)段采用直徑7.0 m的敞開式TBM，圍巖巖性為凝灰?guī)r、花崗巖以及石英閃長巖等，以凝灰?guī)r為主，單軸抗壓強(qiáng)度集中在30～120 MPa，適合TBM施工。TBM主要技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 TBM主要技術(shù)參數(shù)

1.2 不同圍巖的TBM掘進(jìn)性能對比

依照傳統(tǒng)BQ法，本標(biāo)段圍巖等級分為Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ類，且在Ⅲ類圍巖基礎(chǔ)上可再細(xì)分為ⅢA與ⅢB。TBM圍巖大多數(shù)集中在Ⅲ類圍巖，Ⅴ類圍巖較少。選取里程樁號為57+797.4～53+927.9的典型洞段進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和統(tǒng)計(jì)分析。對BQ法定義的不同圍巖下的TBM掘進(jìn)性能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找到影響圍巖可掘性分級的掘進(jìn)性能指標(biāo)。

1.2.1 不同圍巖的TBM凈掘進(jìn)速度、貫入度與轉(zhuǎn)速

不同圍巖的TBM平均凈掘進(jìn)速度、平均貫入度與平均轉(zhuǎn)速分別見圖1(a)—(c)。

(a) 不同圍巖TBM平均凈掘進(jìn)速度

(b) 不同圍巖TBM平均貫入度

(c) 不同圍巖TBM平均轉(zhuǎn)速

Fig. 1 TBM average net driving speed, penetration and rotation speed in different surrounding rocks

TBM在ⅢB圍巖下凈掘進(jìn)速度最高，在Ⅱ圍巖下凈掘進(jìn)速度最低, Ⅲ、Ⅳ圍巖下凈掘進(jìn)速度相差不多。

1.2.2 不同圍巖下TBM掘進(jìn)作業(yè)利用率

TBM掘進(jìn)作業(yè)利用率是指掘進(jìn)時(shí)間占總施工時(shí)間(包括： 掘進(jìn)、換步、支護(hù)、故障以及其他原因造成的停機(jī)時(shí)間)的比例。基于現(xiàn)場大數(shù)據(jù)分析，不同圍巖下TBM掘進(jìn)作業(yè)利用率見圖2。

圖2 不同圍巖TBM掘進(jìn)作業(yè)利用率

TBM在Ⅱ類圍巖下掘進(jìn)作業(yè)利用率最高，在Ⅳ類圍巖下掘進(jìn)作業(yè)利用率最低。Ⅱ類圍巖相對較為完整，不需要打錨桿、立拱架等，減少了支護(hù)工作對掘進(jìn)的延誤，所以掘進(jìn)作業(yè)利用率比較高，而本文所研究洞段地質(zhì)條件以Ⅲ類圍巖為主，大量支護(hù)工作延誤TBM掘進(jìn)。

1.2.3 不同圍巖下TBM施工速度

綜合考慮TBM維護(hù)、支護(hù)工作等停機(jī)因素影響，TBM在不同圍巖下平均施工速度見圖3。

圖3 不同圍巖TBM平均施工速度

Fig. 3 TBM average construction speed in different surrounding rocks

TBM在Ⅱ類圍巖下不用大量的支護(hù)工作，平均施工速度最快，其最高日進(jìn)尺為59 m。

1.2.4 不同圍巖下TBM可掘性指標(biāo)FPI與TPI

(a) 不同圍巖FPI對比

(b) 不同圍巖TPI對比

由圖4可見，不同圍巖的FPI、TPI具有非常明顯的區(qū)分度，Ⅱ類圍巖FPI、TPI值最高，表明TBM貫入度為1 mm/r時(shí)所需的單刀推力以及刀盤轉(zhuǎn)矩最大，ⅢA與ⅢB次之，Ⅳ圍巖最小。

綜合分析不同圍巖條件下TBM的掘進(jìn)性能，凈掘進(jìn)速度、掘進(jìn)作業(yè)利用率、施工速度、FPI與TPI在不同圍巖下具有的明顯區(qū)分度，可以作為表征圍巖可掘性的指標(biāo)。若以凈掘進(jìn)速度為分類標(biāo)準(zhǔn)，則ⅢB類圍巖為最佳掘進(jìn)圍巖，但其掘進(jìn)作業(yè)利用率較低，圍巖完整性較差，容易發(fā)生塌陷、卡機(jī)等事故，施工風(fēng)險(xiǎn)較高，并且施工速度較低，TBM適應(yīng)性一般，故凈掘進(jìn)速度不宜作為圍巖可掘性分級指標(biāo)。由此選定掘進(jìn)作業(yè)利用率、施工速度結(jié)合FPI與TPI為TBM圍巖可掘性分類指標(biāo)。

1.3 圍巖可掘性分級

在實(shí)際施工中發(fā)現(xiàn)某些完整性較好的ⅢA圍巖，其可掘性與Ⅱ類圍巖相近，見表2。

表2 特殊ⅢA類與Ⅱ類圍巖掘進(jìn)參數(shù)均值對比

Table 2 Comparison of average value of driving parameters between special Grade ⅢAand Ⅱ surrounding rocks

圍巖類別轉(zhuǎn)速/(r/min)貫入度/(mm/r)FPI/(kN/(mm/r))TPI/(kN·m/(mm/r))凈掘進(jìn)速度/(mm/min)施工速度/(m/h)ⅢA類Ⅱ類7.08.02634356.01.347.08.12638856.71.36………………7.08.42632958.81.417.08.12734856.71.366.97.93033756.11.38

由表2可知，在某些完整性較好的ⅢA類圍巖下TBM適應(yīng)性與其在Ⅱ類圍巖下基本相當(dāng)，且并不需要打錨桿、立拱架等支護(hù)工作。該ⅢA類圍巖可掘性指數(shù)集中在一定的范圍，其FPI>25 kN/(mm/r)、TPI>320 kN·m/(mm/r)。

傳統(tǒng)BQ法定義的Ⅱ類圍巖完整性較好，不需打錨桿、立拱架等支護(hù)工作，施工風(fēng)險(xiǎn)較低。在Ⅱ類圍巖下TBM掘進(jìn)作業(yè)利用率與施工速度均為最高。盡管在實(shí)際過程中某段Ⅱ類圍巖單軸抗壓強(qiáng)度較大，但TBM設(shè)計(jì)之初對掘進(jìn)參數(shù)都保留較大的空間，所以TBM在較硬的Ⅱ類圍巖也可以達(dá)到較大的貫入度，刀具磨損雖然有所增大，但與快速掘進(jìn)所帶來的的效益相比不顯著，其TBM適應(yīng)性最好。

傳統(tǒng)BQ法定義的ⅢA與ⅢB類圍巖下, TBM施工速度與掘進(jìn)作業(yè)利用率次于Ⅱ類圍巖，且FPI<25 kN/(mm/r)、 TPI<320 kN·m/(mm/r)的ⅢA與ⅢB類圍巖大多完整性較差，施工風(fēng)險(xiǎn)高于Ⅱ類圍巖?？紤]到ⅢA與ⅢB圍巖巖性相同，故可將其歸為同一類圍巖，此類圍巖TBM適應(yīng)性一般。

傳統(tǒng)BQ法定義的Ⅳ與Ⅴ類圍巖由于大多較為破碎，完整性很差，容易發(fā)生塌方、卡機(jī)等事故，施工風(fēng)險(xiǎn)較高。雖然TBM可以通過增大推力等掘進(jìn)參數(shù)獲得較大的貫入度和凈掘進(jìn)速度，但是實(shí)際掘進(jìn)過程中考慮到施工安全以及支護(hù)困難，往往在Ⅳ類圍巖會(huì)主動(dòng)降低掘進(jìn)參數(shù)，達(dá)到一個(gè)較低的貫入度，減少對圍巖的擾動(dòng)，并增加鋼筋排等支護(hù)，其掘進(jìn)作業(yè)利用率與施工速度均為最低。TBM對Ⅳ類與Ⅴ類圍巖的適應(yīng)性最差。

綜合以上分析，將傳統(tǒng)BQ法確定的Ⅱ、ⅢA、ⅢB、Ⅳ類圍巖依據(jù)TBM掘進(jìn)性能與施工風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行可掘性分級，將FPI>25 kN/(mm/r), TPI>320 kN·m/(mm/r)的ⅢA類圍巖以及Ⅱ類圍巖的圍巖可掘性等級定為A類；將FPI<25 kN/(mm/r)、TPI<320 kN·m/(mm/r)的ⅢA類與ⅢB類圍巖定為B類；將Ⅳ類與Ⅴ類圍巖定為C類, 如表3所示。

表3 基于TBM適應(yīng)性的圍巖可掘性分級

Table 3 Grade of surrounding rock excavatability based on TBM performance

圍巖可掘性等級判別依據(jù)TBM適應(yīng)性評價(jià)A 傳統(tǒng)Ⅱ類與FPI>25 kN/(mm/r),TPI>320 kN·m/(mm/r)的ⅢA類圍巖良B FPI<25 kN/(mm/r), TPI<320 kN·m/(mm/r)的ⅢA類與ⅢB類圍巖中C傳統(tǒng)Ⅳ類與Ⅴ類圍巖差

傳統(tǒng)BQ法認(rèn)為Ⅲ類圍巖可掘性最好，通過對本標(biāo)段TBM掘進(jìn)性能與施工風(fēng)險(xiǎn)分析得出Ⅱ類圍巖可掘性要優(yōu)于Ⅲ類圍巖，且某些特殊的ⅢA類圍巖的可掘性與Ⅱ類圍巖的可掘性相當(dāng)，應(yīng)將其與Ⅱ類圍巖歸為一類。

基于TBM掘進(jìn)性能與施工風(fēng)險(xiǎn)得出的圍巖可掘性分級方法，對傳統(tǒng)BQ法定義的圍巖進(jìn)行重新分級。在傳統(tǒng)BQ法基礎(chǔ)上，結(jié)合反映TBM掘進(jìn)圍巖特征參數(shù)指標(biāo)FPI、TPI來對圍巖進(jìn)行分級，更加符合TBM實(shí)際施工特點(diǎn)，并且彌補(bǔ)了BQ法在現(xiàn)場某些完整性較好的ⅢA類圍巖下應(yīng)用的局限性。

2 圍巖可掘性等級實(shí)時(shí)識(shí)別方法理論與算法

2.1 主成分分析

主成分分析(PCA)是一種傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法，可以將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，由霍特林于1933年首次提出。PCA主要適用于處理維度較高且各個(gè)變量之間的相關(guān)性較好的數(shù)據(jù)。其數(shù)學(xué)原理是將原始的P個(gè)變量作線性組合成為新的變量。從數(shù)學(xué)的角度看，求解主成分其實(shí)就是根據(jù)數(shù)據(jù)源的協(xié)方差矩陣求解特征根、特征向量的過程。主成分可以利用協(xié)方差陣特征值對應(yīng)的單位正交特征向量來表示。協(xié)方差矩陣與原始變量的線性組合即為主成分，見式(1)。

(1)

式中：Y為各主成分；μ為協(xié)方差矩陣的各個(gè)元素；X為原始變量相應(yīng)的值。

由式(1)可知，有幾個(gè)原始變量，就會(huì)得到幾個(gè)主成分。實(shí)際工作中，通常只挑選前幾個(gè)方差最大的主成分，從而達(dá)到簡化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、抓住問題實(shí)質(zhì)的目的。而根據(jù)協(xié)方差矩陣的特征根便可以選擇合適的主成分，這里引入貢獻(xiàn)率的概念，見式(2)。

(2)

式中：λ為協(xié)方差矩陣特征根；Pk為第k個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率，一般取前m個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率之和(累積貢獻(xiàn)率)大于85%。

前m個(gè)主成分Y1、Y2、…、Ym便是經(jīng)過主成分分析之后所得的主成分，一般m

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于20世紀(jì)50年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型。大多數(shù)情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)外部信息輸入改變內(nèi)部基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)接近期望的輸出，如圖5所示。

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前向網(wǎng)絡(luò)，又叫多層感知器，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精華，廣泛應(yīng)用于回歸、分類、預(yù)測等領(lǐng)域中?，F(xiàn)在大約80%的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建的。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于誤差反向傳播算法對輸入進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，主要結(jié)構(gòu)分為輸入層、隱含層、輸出層3層。 有時(shí)為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性會(huì)增加隱含層層數(shù)以及隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，但這樣會(huì)使模型趨于復(fù)雜化，降低模型的響應(yīng)速度，且容易使模型過擬合。對于一般的非線性問題，隱含層層數(shù)設(shè)定為1層，最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可參考式(3)。

(3)

式中：l為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)；a為0～10之間的常數(shù)。

(a) 生物神經(jīng)元模型

(b) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層經(jīng)過權(quán)重計(jì)算傳到隱含層，隱含層再經(jīng)過一次權(quán)重調(diào)整到達(dá)輸出層，得到的數(shù)值與期望數(shù)值計(jì)算誤差之后反向傳播回輸入層，模型根據(jù)誤差不斷調(diào)整權(quán)重直到誤差達(dá)到初始目標(biāo)設(shè)定值便停止迭代，具體原理見圖6。

圖6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

2.3 PCA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

為了克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的局限性，有效地應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性分類能力，本文采用PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對圍巖可掘性等級進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別。由PCA對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后得到相應(yīng)的主成分，將主成分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層建立模型。該方法不僅能夠保留原始數(shù)據(jù)的大部分信息，而且經(jīng)過PCA處理過的數(shù)據(jù)維度降低，簡化了模型，提高了模型的響應(yīng)速度。張國英等[13]對比該方法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的準(zhǔn)確性發(fā)現(xiàn)，由該方法得到的模型準(zhǔn)確性比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高。

3 TBM圍巖可掘性等級實(shí)時(shí)識(shí)別模型建立

3.1 不同圍巖下TBM掘進(jìn)參數(shù)統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

3.1.1 不同圍巖等級下TBM掘進(jìn)參數(shù)均值統(tǒng)計(jì)

表4 不同等級圍巖TBM掘進(jìn)參數(shù)均值

Table 4 Average TBM driving parameters in different grades of surrounding rocks

圍巖可掘性等級刀盤轉(zhuǎn)矩/(kN·m)刀盤推力/kN刀盤轉(zhuǎn)速/(r/min)貫入度/(mm/r)FPI/(kN/(mm/r))TPI/(kN·m/(mm/r))A2 45610 1656.997.9730.9337B1 9737 8786.718.8819.7233C1 5166 1826.569.1314.7170

由表4可以看出，隨著圍巖可掘性等級的不斷下降，各掘進(jìn)參數(shù)有著非常明顯的變化，區(qū)分度較高。在此基礎(chǔ)上可以判斷TBM各掘進(jìn)參數(shù)與圍巖可掘性等級必然具有某種關(guān)系。許多學(xué)者研究過上述各掘進(jìn)參數(shù)與圍巖類別之間的相關(guān)關(guān)系以及各掘進(jìn)參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系[15]，表4所列各個(gè)掘進(jìn)參數(shù)在TBM主操控室可以獲取，且FPI與TPI在TBM領(lǐng)域也應(yīng)用較為廣泛，可通過簡單編程計(jì)算得到。故選擇此6個(gè)掘進(jìn)參數(shù)作為圍巖可掘性等級識(shí)別的基礎(chǔ)指標(biāo)。

3.1.2 各掘進(jìn)參數(shù)之間的相關(guān)性分析

由主成分分析數(shù)學(xué)原理可知，在對各掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行主成分分析之前必須對其進(jìn)行相關(guān)性分析。此前已有許多學(xué)者對表4所述各掘進(jìn)參數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行研究[15]，這里只驗(yàn)證各掘進(jìn)參數(shù)是否具有相關(guān)性即可。選取各圍巖等級下的典型掘進(jìn)數(shù)據(jù)共240組，其中，A類圍巖60組，由于B類為施工常見圍巖故選取120組，C類圍巖60組。各等級圍巖原始掘進(jìn)數(shù)據(jù)見表5。

表5 各等級圍巖原始掘進(jìn)數(shù)據(jù)

Table 5 Original excavation data under different grades of surrounding rocks

圍巖可掘性等級刀盤轉(zhuǎn)矩/(kN·m)刀盤推力/kN刀盤轉(zhuǎn)速/(r/min)貫入度/(mm/r)FPI/(kN/(mm/r))TPI/(kN·m/(mm/r))ABC2 45011 37675.840.04222 93010 74978.226.7357………………1 9708 49677.124.42772 2209 00079.718.9228………………1 2005 21269.111.61311 6305 421612.29.06133………………

運(yùn)用SPSS軟件對表5各掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得其相關(guān)性矩陣見表6。

表6 各掘進(jìn)參數(shù)相關(guān)性

由表6可知各掘進(jìn)參數(shù)具有顯著的相關(guān)性，適合做主成分分析。

3.2 TBM掘進(jìn)參數(shù)主成分分析

3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了消除各掘進(jìn)參數(shù)不同量綱影響，避免絕對值較大或較小的數(shù)據(jù)干擾分析結(jié)果，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，見式(4)。

肘部骨折在所有兒童骨折發(fā)生率中都占了很大比例，據(jù)統(tǒng)計(jì)約占30%，而其中又以肱骨髁上骨折最為常見占了50%-70%[1，2]。一般通過閉合復(fù)位經(jīng)皮克氏針內(nèi)固定方法治療，臨床上也取得了不錯(cuò)的療效，但同時(shí)也因?yàn)檫@類肱骨髁上骨折的不規(guī)則和偶伴有血管神經(jīng)損傷，這對閉合復(fù)位的治療增加了更不確定和操作復(fù)雜度，同時(shí)患兒在術(shù)中術(shù)后都面臨了更多的風(fēng)險(xiǎn)，近年臨床開始選擇小切口輔助復(fù)位經(jīng)皮克氏針固定法治療，取得一定效果[3]?，F(xiàn)就我院在2014年12月-2018年12月期間收治的100例兒童肱骨髁上骨折患兒為觀察對象，分別進(jìn)行小切口輔助復(fù)位與閉合復(fù)位治療，比較其臨床治療效果，旨在為臨床研究提供有價(jià)值依據(jù)，報(bào)道如下。

(4)

3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)主成分分析

運(yùn)用SPSS軟件對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，各主成分特征值及累積貢獻(xiàn)率見表7。

表7 各主成分特征值及累積貢獻(xiàn)率

Table 7 Characteristic root and cumulative contribution rate of each main component

主成分特征值方差百分比/%累積貢獻(xiàn)率/%14.32071.99471.99421.22020.33692.33030.3305.50797.83840.0781.29899.13550.0500.84199.97660.0010.024100.000

由表7選取特征值在1以上，累積貢獻(xiàn)率85%以上的主成分，提取第1主成分與第2主成分。前2個(gè)主成分對原始變量信息的提取率見表8。

表8 各主成分對原始數(shù)據(jù)提取率

由表8可知，第1主成分和第2主成分基本提取了原始數(shù)據(jù)的大部分信息。第1主成分主要與刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤推力、刀盤轉(zhuǎn)速、FPI、TPI有關(guān)；第2主成分主要與貫入度有關(guān)。經(jīng)過主成分分析后得到各主成分的成分得分系數(shù)，見表9。

表9 各主成分的成分得分系數(shù)

Table 9 Component score coefficient of each principal component

掘進(jìn)參數(shù)主成分F1主成分F2刀盤轉(zhuǎn)矩/(kN·m)0.1960.378刀盤推力/ kN0.2580.087刀盤轉(zhuǎn)速/(r/min)0.1740.327貫入度/(mm/r)-0.1220.512FPI/(kN/(mm/r))0.240-0.270TPI/(kN/(mm/r))0.261-0.099

將各主成分得分系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)值線性組合后得到各主成分得分的具體值，見表10。

表10 各主成分得分

3.3 PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合建模

在構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之前對240組主成分F1與F2運(yùn)用MATLAB歸一化函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，所有主成分?jǐn)?shù)值歸一化到[-1,1]。將歸一化之后所得的240組主成分F1、F2隨機(jī)排序并作為輸入層運(yùn)用MATLAB軟件構(gòu)建一個(gè)3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨機(jī)選擇其中10組A類、20組B類、10組C類共40組作為測試數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的訓(xùn)練性能，剩余200組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。經(jīng)過不斷調(diào)試并避免過擬合現(xiàn)象之后，選定輸入層為2，隱含層為7，輸出層為3，見圖7。

圖7 PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在經(jīng)過300次迭代后，模型收斂，達(dá)到目標(biāo)要求的誤差，見圖8。

圖8 PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練誤差

具體測試數(shù)據(jù)與識(shí)別結(jié)果見表11。其對40組選取的測試數(shù)據(jù)識(shí)別率達(dá)到100%。在此需要說明，并非模型的準(zhǔn)確性達(dá)到100%，而是在調(diào)試的過程中，不斷調(diào)整隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)以及訓(xùn)練次數(shù)，以求使模型對40組測試數(shù)據(jù)的識(shí)別率達(dá)到最高，這時(shí)所得到的模型為基于240組原始數(shù)據(jù)所能達(dá)到的最佳模型。由此可知，模型在經(jīng)過不斷調(diào)整之后其訓(xùn)練效果已達(dá)到目標(biāo)要求。

3.4 PCA-BP圍巖識(shí)別模型快速響應(yīng)改進(jìn)方法

按照從原始數(shù)據(jù)到圍巖可掘性等級識(shí)別結(jié)果，這一系列對圍巖可掘性等級進(jìn)行判斷的操作，耗時(shí)較長，且在施工中存在跟不上TBM掘進(jìn)速度的問題，不能實(shí)時(shí)識(shí)別，應(yīng)用具有局限性。為了提高模型對原始數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度，本文對所構(gòu)建的PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)。 將在SPSS軟件中對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與主成分分析之后所得主成分F1和F2 2個(gè)步驟運(yùn)用MATLAB編寫一個(gè)程序，該程序可以對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化并根據(jù)在SPSS軟件中主成分分析之后所得主成分得分矩陣計(jì)算主成分F1和F2。同時(shí)，調(diào)用函數(shù)對之前已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真。這樣整個(gè)模型只需輸入原始掘進(jìn)參數(shù)便可以快速識(shí)別圍巖可掘性等級，見圖9。

表11 PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圍巖類別識(shí)別結(jié)果

注： 訓(xùn)練結(jié)果顯示，A類圍巖為[1,0,0],B類圍巖為[0,1,0],C類圍巖為[0,0,1]。

由圖9可見，改進(jìn)后的模型只需在命令窗口輸入原始數(shù)據(jù)便可得到圍巖識(shí)別結(jié)果，并且經(jīng)過多次測試，其響應(yīng)速度不到1 s。而且, 如果一次數(shù)據(jù)量較多，可以將其原始數(shù)據(jù)放到一個(gè)內(nèi)存很小的TXT文件中，并在命令窗口調(diào)用, 便可以得到識(shí)別結(jié)果。經(jīng)過測試，其響應(yīng)速度會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的增加而減小，但考慮到TBM在施工中，每min存儲(chǔ)1組數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，該模型的響應(yīng)速度仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過TBM的數(shù)據(jù)采集速度，符合實(shí)際施工要求。

4 PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可靠性檢驗(yàn)

PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然在訓(xùn)練過程及測試過程中表現(xiàn)良好，但其在實(shí)際應(yīng)用過程中的準(zhǔn)確性是否能夠滿足要求，還需進(jìn)一步進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)。

圖9 基于MATLAB的圍巖識(shí)別快速響應(yīng)模型

Fig. 9 Rapid response model for surrounding rock discriminate based on MATLAB

由于本文研究所采取的數(shù)據(jù)為新疆EH隧道工程KS Ⅳ標(biāo)段上游TBM 2，該標(biāo)段采用“一洞雙機(jī)”施工方案，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂煽啃裕x擇下游TBM 3進(jìn)行模型驗(yàn)證?，F(xiàn)場進(jìn)行測試時(shí)，采集A、B、C類圍巖各10組，共30組掘進(jìn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型仿真,結(jié)果對比見表12。

由測試結(jié)果可知，B類、C類圍巖各有1組數(shù)據(jù)預(yù)測錯(cuò)誤，整體準(zhǔn)確率為93.3%。該模型在該工程中適用性較好。

表12 新疆EH工程模型檢驗(yàn)

5 結(jié)論與討論

1)在凝灰?guī)r條件下，給出了傳統(tǒng)BQ法圍巖分類結(jié)合FPI、TPI指數(shù)的TBM施工圍巖可掘性分級方法。該方法在新疆EH工程中應(yīng)用效果較好，可為后續(xù)類似工程TBM施工圍巖分級提供參考。

2)通過主成分分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，建立了圍巖可掘性等級識(shí)別模型。經(jīng)過在本工程另一標(biāo)段檢驗(yàn)證明，該模型準(zhǔn)確率較高。

3)針對圍巖等級分類實(shí)時(shí)識(shí)別，設(shè)計(jì)了一個(gè)MATLAB程序，極大地提高了模型對圍巖可掘性等級識(shí)別的響應(yīng)速度，滿足實(shí)際施工要求，且增強(qiáng)了該模型在TBM應(yīng)用中的人機(jī)交互體驗(yàn)，為后續(xù)類似的圍巖可掘性實(shí)時(shí)識(shí)別軟件開發(fā)與TBM應(yīng)用相結(jié)合提供借鑒。

PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對圍巖可掘性等級進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別所得到的數(shù)據(jù)、關(guān)系、研究方法對TBM圍巖可掘性實(shí)時(shí)識(shí)別、主參數(shù)設(shè)置以及智能化掘進(jìn)都具有參考價(jià)值。若能在此基礎(chǔ)上對不同TBM、不同巖性的工程案例進(jìn)行類似研究，通過不斷積累深化，則可以得到更加通用的圍巖可掘性實(shí)時(shí)識(shí)別模型。