楊 釗， 熊棟棟， *， 許 超， 陳少林， 賀創(chuàng)波

(1. 中交第二航務(wù)工程局有限公司， 湖北 武漢 430040； 2. 交通運(yùn)輸行業(yè)交通基礎(chǔ)設(shè)施智能制造技術(shù)研發(fā)中心， 湖北 武漢 430040； 3. 長大橋梁建設(shè)施工技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖北 武漢 430040； 4. 中交二航局成都城市建設(shè)工程有限公司， 四川 成都 610218)

0 引言

采用盾構(gòu)施工隧道的目的是利用襯砌管片建設(shè)一條穩(wěn)定、平滑、質(zhì)量良好的隧道，盾構(gòu)施工中，隧道建環(huán)與盾構(gòu)掘進(jìn)同等重要，管片選型是隧道建環(huán)的關(guān)鍵指導(dǎo)依據(jù)。

當(dāng)前，通用楔形環(huán)管片已成為最主流的盾構(gòu)隧道管片類型?，F(xiàn)場管片選型主要依靠人工完成，存在人員素質(zhì)和施工經(jīng)驗(yàn)參差不齊、選型理念缺乏連貫性、標(biāo)準(zhǔn)及限定條件缺乏統(tǒng)一、過于依賴決策者經(jīng)驗(yàn)、缺乏定量計(jì)算支撐等問題，導(dǎo)致管片選型施工不合理、不規(guī)范等現(xiàn)象時有發(fā)生，給盾構(gòu)姿態(tài)和成型管片質(zhì)量埋下巨大隱患。為此，開發(fā)并應(yīng)用管片自動選型軟件規(guī)范或代替人工管片選型顯得尤為必要。

國內(nèi)，針對管片點(diǎn)位選擇算法的研究主要集中在管片排版計(jì)算方法[1-6]，對施工階段的當(dāng)前環(huán)管片選型指導(dǎo)意義不大。潘國榮等[7]、宋成輝[8]通過一定算法計(jì)算擬拼裝管片與設(shè)計(jì)軸線之間的距離，選出距離最小的拼裝點(diǎn)位，通常沒有考慮施工因素或考慮不全，同時，其合理性必須建立在精確的成型管片姿態(tài)實(shí)時測量的基礎(chǔ)上，該技術(shù)尚未得到有效普及。閆靜茹等[9]提出綜合考慮多種施工因素的通用環(huán)管片點(diǎn)位計(jì)算方法，但每環(huán)管片選型前人工輸入?yún)?shù)較多，需要選型人員根據(jù)實(shí)際施工情況進(jìn)行權(quán)重分配，這無疑增加了現(xiàn)場人員負(fù)擔(dān)，管片選型結(jié)果合理與否也受到操作人員經(jīng)驗(yàn)制約。廣州某公司開發(fā)通用管片選型程序，綜合考慮了多種施工因素進(jìn)行當(dāng)前環(huán)管片選型，并提供未來1～5環(huán)管片預(yù)測，但是算法對于施工中一些特殊情況考慮不夠充分，在盾構(gòu)姿態(tài)太差等情況下無法進(jìn)行正常的管片選型。

在前人研究的基礎(chǔ)上，基于盾構(gòu)掘進(jìn)軸線擬合設(shè)計(jì)軸線,管片拼裝軸線通過擬合盾構(gòu)掘進(jìn)軸線來達(dá)到最優(yōu)化擬合設(shè)計(jì)軸線的原理，提出綜合考慮盾尾間隙、推進(jìn)油缸行程差和盾構(gòu)趨勢的管片選型運(yùn)算和決策算法，預(yù)先考慮了各影響因素實(shí)際施工中所有可能出現(xiàn)的取值范圍，以及各影響因素在不同取值范圍、不同施工工況下的權(quán)重變化，開發(fā)8組盾尾間隙和6組油缸行程的算法，借助盾尾間隙智能化測量和屏幕參數(shù)圖像識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)管片選型參數(shù)的自動導(dǎo)入和通用型管片當(dāng)前環(huán)選型的全自動化。

1 管片點(diǎn)位自動選型基本算法

1.1 管片自動選型系統(tǒng)架構(gòu)

由于成型管片隧道依附于盾構(gòu)開挖隧道，且管片拼裝須在盾尾內(nèi)部完成，因此，成型隧道能否擬合設(shè)計(jì)軸線主要由盾構(gòu)的掘進(jìn)姿態(tài)決定。實(shí)際施工中，成型隧道軸線滿足對盾構(gòu)掘進(jìn)軸線的擬合，即可為盾構(gòu)掘進(jìn)提供良好的后部支撐，進(jìn)而保障盾構(gòu)掘進(jìn)姿態(tài)質(zhì)量，成型隧道軸線與設(shè)計(jì)軸線的擬合也就水到渠成；反之，管片選型時越過盾構(gòu)掘進(jìn)軸線而直接令管片軸線擬合設(shè)計(jì)軸線，反而容易造成管片姿態(tài)與盾構(gòu)姿態(tài)的不匹配，嚴(yán)重影響盾構(gòu)掘進(jìn)軸線控制和成型隧道質(zhì)量。鑒于此，本系統(tǒng)管片選型算法以管片隧道軸線擬合盾構(gòu)掘進(jìn)軸線為主要原則，通過考慮盾尾間隙和油缸行程差來保障成型隧道與盾構(gòu)姿態(tài)良好的匹配度，在此基礎(chǔ)上考慮盾構(gòu)趨勢，利用管片選型來適當(dāng)優(yōu)化盾構(gòu)掘進(jìn)姿態(tài)，暫未考慮成型隧道軸線相對設(shè)計(jì)軸線偏差的因素。經(jīng)過多個項(xiàng)目驗(yàn)證，該算法能夠滿足通用型管片當(dāng)前環(huán)選型的需求，可較好地指導(dǎo)現(xiàn)場管片選型作業(yè)。

本系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)錄入模塊、數(shù)據(jù)計(jì)算模塊以及選型決策模塊構(gòu)成，如圖1所示。數(shù)據(jù)錄入模塊運(yùn)用自研的盾尾間隙智能化監(jiān)測系統(tǒng)和監(jiān)控屏幕參數(shù)識別模塊自動導(dǎo)入盾尾間隙、推進(jìn)油缸行程、盾構(gòu)趨勢等數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)計(jì)算模塊基于錄入?yún)?shù)對所有待選點(diǎn)位進(jìn)行窮舉計(jì)算；管片選型決策模塊根據(jù)計(jì)算結(jié)果自動進(jìn)行權(quán)重賦值，根據(jù)綜合得分選出最優(yōu)拼裝點(diǎn)位。

圖1 管片自動選型系統(tǒng)架構(gòu)

1.2 計(jì)算模塊

為適應(yīng)大直徑盾構(gòu)的特點(diǎn)和精細(xì)化管控要求(大直徑盾構(gòu)推進(jìn)油缸分區(qū)多為6分區(qū)，盾尾間隙測量在8組或8組以上)，相比現(xiàn)有支持4組盾尾間隙值和推進(jìn)油缸行程算法的軟件，本系統(tǒng)首次推導(dǎo)并采用了8組盾尾間隙和6組油缸行程的管片選型計(jì)算公式、算法邏輯。

1.2.1 通縫計(jì)算

進(jìn)行下一環(huán)管片選型計(jì)算之前，需要根據(jù)錯縫拼裝的原則，結(jié)合當(dāng)前環(huán)管片點(diǎn)位確定下一環(huán)管片的所有滿足錯縫拼裝要求的待選點(diǎn)位。已知當(dāng)前環(huán)的點(diǎn)位為m，則下一環(huán)可選點(diǎn)位為

K=m+2+3n(n=0, 1, 2,…)。

1.2.2 油缸行程差計(jì)算

如圖2所示，推進(jìn)油缸行程差的存在導(dǎo)致管環(huán)方向與盾構(gòu)方向產(chǎn)生夾角，通過管環(huán)合理選型來平衡推進(jìn)油缸的行程差，進(jìn)而達(dá)到調(diào)整管環(huán)方向、更好地使管片姿態(tài)跟隨盾體姿態(tài)的目的。

圖2 油缸行程差與管環(huán)方向和盾體方向的關(guān)系圖

油缸行程差投影如圖3所示。

圖3 油缸行程差投影圖

設(shè)管片拼裝前油缸行程差(第i環(huán)掘進(jìn)完成之后的油缸行程差)為：

ΔLHi=L左-L右；

(1)

ΔLVi=L上-L下。

(2)

式(1)—(2)中: ΔLHi為左右油缸行程差； ΔLVi為上下油缸行程差。

由圖3可知，在既有環(huán)(第i環(huán))油缸行程差的基礎(chǔ)上，第i+1環(huán)在選定管片拼裝點(diǎn)位m時，拼完之后油缸行程差的變化值如下。

第i+1環(huán)相對于1點(diǎn)位的旋轉(zhuǎn)角度(默認(rèn)1點(diǎn)位位于管環(huán)正上方)

θi+1=m·θ0；

(3)

左右油缸行程差

(4)

上下油缸行程差

ΔLVi+1=ΔLVi-(SB-SD)=ΔLVi+S·cos(-θi+1)。

(5)

式(3)—(5)中:θ0為管片臨近兩縱向螺栓孔與圓心連線的夾角；S為管片楔形量；SA、SC分別為管片水平方向投影的左側(cè)和右側(cè)寬度；SB、SD分別為管片豎直方向投影的上側(cè)和下側(cè)寬度。

以福州濱?？炀€項(xiàng)目為例，根據(jù)左上、左下、右上、右下各油缸分組在盾構(gòu)上的分布位置和各分區(qū)帶行程傳感器的油缸在盾體圓周的角度，可以推導(dǎo)出左上和右下油缸行程差ΔLLDi+1以及左下和右上油缸行程差ΔLRDi+1。推進(jìn)油缸分區(qū)如圖4所示。

(6)

(7)

式(6)—(7)中: ΔLLDi+1、ΔLRDi+1分別為第i環(huán)掘進(jìn)完成后的左上和右下油缸行程差及左下和右上油缸行程差;m為管片拼裝點(diǎn)位;n為管片拼裝點(diǎn)位的總數(shù)。

圖4 推進(jìn)油缸分區(qū)圖

1.2.3 盾尾間隙計(jì)算

通過管片選型調(diào)整盾尾間隙，即調(diào)整管環(huán)與盾尾的相對位置關(guān)系，從而避免因盾尾間隙過小導(dǎo)致管片與盾尾擠壓、磕碰的情況，造成盾尾刷失效、管片破損等嚴(yán)重后果。

由于推進(jìn)油缸行程差的存在，導(dǎo)致盾尾方向與管環(huán)方向不一致，由圖5示例可知，下一環(huán)管環(huán)點(diǎn)位雖然選在了正上方，卻并未造成上部盾尾間隙減小。因此，推進(jìn)油缸行程差直接影響到管片拼裝后的盾尾間隙值，需要在計(jì)算方法上予以充分考慮。

圖5 推進(jìn)油缸行程差影響盾尾間隙示意圖

已拼管片(第i環(huán))的平面位置可以采用當(dāng)前油缸行程差表達(dá)，推進(jìn)油缸與第i環(huán)管片形成的角度

(8)

(9)

式(8)—(9)中：D為管片外徑；d為盾構(gòu)推進(jìn)油缸的安裝直徑；γ0、β0分別為第i環(huán)管片與左側(cè)油缸及上側(cè)油缸的夾角，可以預(yù)見，當(dāng)L左

管片姿態(tài)以及各角度關(guān)系如圖6所示，第i+1環(huán)管片左側(cè)水平投影角度γ和上側(cè)豎直投影角度β分別為

(10)

(11)

(a) (b)

第i+1環(huán)管片拼裝完成后，設(shè)左、右、上、下的盾尾間隙變化值為Δδ左、Δδ右、Δδ上、Δδ下。因此，根據(jù)圖6可得：

Δδ左=SA·sin(γ0-γ)；

(12)

Δδ右=-SC·sin(γ0-γ);

(13)

Δδ上=SB·sin(β0-β);

(14)

Δδ下=-SD·sin(β0-β)。

(15)

同理，根據(jù)右上、左下盾尾間隙測量的投影幾何關(guān)系可以推導(dǎo)出右上、左下盾尾間隙變化值Δδ右上、Δδ左下。

(16)

(17)

式(16)—(17)中：W為管片平均環(huán)寬；L左下、L右下分別為左下和右上油缸行程差，左上、右下盾尾間隙變化值計(jì)算推導(dǎo)公式不一一列出。

通過上述公式即可計(jì)算出第i+1環(huán)管片拼裝后的8組盾尾間隙變化量Δδ，與各自拼裝前的盾尾間隙測量值δi之和即為第i+1環(huán)管片拼裝后的8組盾尾間隙值δi+1。

2 管片點(diǎn)位自動選型決策

2.1 決策模塊

2.1.1 選型決策算法調(diào)查問卷

軟件開發(fā)前，收集了包括技術(shù)管理人員、盾構(gòu)司機(jī)、管片拼裝手在內(nèi)的幾十位長期參與管片選型的技術(shù)人員的調(diào)查問卷，如圖7所示，獲得了以下成果。

圖7 管片自動選型算法參數(shù)取值調(diào)查問卷

1)根據(jù)調(diào)查成果總結(jié)出6 m級、8 m級、12 m級等不同尺寸盾構(gòu)項(xiàng)目在管片選型時盾尾間隙和油缸行程參數(shù)的理想范圍、可接受范圍、危險范圍和完全不可接受范圍。

2)根據(jù)調(diào)查成果總結(jié)出盾尾間隙、油缸行程和隧道線形在直線段、曲線段、盾構(gòu)糾偏時各自的權(quán)重分配占比以及3種情況下管片選型的控制要點(diǎn)。

3)每一環(huán)管片選型時必須綜合考慮各影響因素，如果僅考慮單一因素，會造成其他因素的急劇惡化。

4)項(xiàng)目一線人員在管片選型時，除了考慮盾尾間隙和油缸行程，還要考慮盾構(gòu)趨勢，在曲線段掘進(jìn)或盾構(gòu)糾偏時，需要重點(diǎn)關(guān)注盾構(gòu)趨勢的變化，然后通過管片選型的先行量起到對盾構(gòu)糾偏的誘導(dǎo)作用，從而輔助盾構(gòu)糾偏。

在綜合參考各受調(diào)查人員關(guān)于管片選型的思路和權(quán)重取值建議的基礎(chǔ)上，結(jié)合合理的簡化計(jì)算模型，形成了管片選型決策權(quán)重取值的核心算法。

2.1.2 賦值

本系統(tǒng)管片選型決策模塊原理為： 對盾尾間隙、推進(jìn)油缸行程差、盾構(gòu)趨勢3個主要因素的重要性系數(shù)I1i、I2i、I3i和效果得分V1i、V2i、V3i進(jìn)行賦值，計(jì)算第i+1環(huán)各待選點(diǎn)位的綜合得分，選取i+1環(huán)最優(yōu)拼裝點(diǎn)位。各待選點(diǎn)位的計(jì)算綜合值為

Ji=V1iI1i+V2iI2i+V3iI3i。

(18)

式中：i為管片拼裝點(diǎn)位；重要性系數(shù)I1i、I2i、I3i依據(jù)第i+1環(huán)管片拼裝前的盾尾間隙、推進(jìn)油缸行程差、盾構(gòu)趨勢的情況進(jìn)行賦值，重要性系數(shù)越大，表示該項(xiàng)因素的情況越差，越需要通過管片選型來優(yōu)化；效果得分V1i、V2i、V3i依據(jù)i+1環(huán)管片模擬拼裝后的盾尾間隙、推進(jìn)油缸行程差、盾構(gòu)趨勢的計(jì)算值進(jìn)行賦值，某一因素的效果得分越高，表示管片模擬拼裝之后對該項(xiàng)因素的優(yōu)化效果越好。

2.1.2.1 盾尾間隙權(quán)重賦值

1)通過數(shù)據(jù)錄入模塊得到第i+1環(huán)管片拼裝前所測得的8個方向的盾尾間隙值，自動選取最小盾尾間隙值進(jìn)行重要性系數(shù)I1i賦值。盾尾間隙重要性系數(shù)的賦值隨著盾尾間隙值的減小而增大，表示管片拼裝前的盾尾間隙越小，情況就越差，管片選型時考慮盾尾間隙的權(quán)重就越高。以某區(qū)段盾尾間隙的重要性系數(shù)I1i為臨界值，取為1，盾尾間隙大于該臨界值時,I1i=1，表示其重要性系數(shù)不予考慮；小于臨界值時,I1i>1，并隨著盾尾間隙減小而減小。

2)通過模擬拼裝計(jì)算得到i+1環(huán)各個待選點(diǎn)位管環(huán)拼裝后盾尾8個方向上的間隙值，自動根據(jù)最小盾尾間隙計(jì)算值進(jìn)行效果得分V1i賦值。盾尾間隙效果得分賦值范圍為0

2.1.2.2 推進(jìn)油缸行程差權(quán)重賦值

1)獲取第i環(huán)盾構(gòu)掘進(jìn)完成時6組油缸行程值，自動計(jì)算對應(yīng)的3組油缸行程差，依據(jù)最大油缸行程差進(jìn)行重要性系數(shù)I2i賦值。取某界限油缸行程差值d的重要性系數(shù)為臨界值，取為1，當(dāng)油缸行程差d0≤d時，對應(yīng)的重要性系數(shù)I2i=1，表示此時油缸行程差較小，情況較好，在管片選型時可不予考慮；當(dāng)d0>d時，I2i>1，且I2i隨著d0的增大而增大，表示管片拼裝前的油缸行程差越大，情況就越差，管片點(diǎn)位選型時考慮油缸行程的權(quán)重就越高。

2)通過模擬拼裝計(jì)算得到i+1環(huán)各個待選點(diǎn)位管環(huán)拼裝后的3組油缸行程差，根據(jù)最大油缸行程差值進(jìn)行效果得分V2i賦值，其中0

圖8 模擬拼裝后油缸行程差計(jì)算值與其效果得分關(guān)系曲線圖

2.1.2.3 盾構(gòu)趨勢權(quán)重賦值

管片選型準(zhǔn)確與否，影響著盾構(gòu)推進(jìn)姿態(tài)。當(dāng)盾構(gòu)掘進(jìn)過程朝一側(cè)發(fā)生較大的趨勢時，表明此時后部管片的支撐合力朝該側(cè)發(fā)生了偏斜并產(chǎn)生了一個附加的分力，如不及時采取措施，盾構(gòu)姿態(tài)會在未來幾環(huán)中，在此分力的作用下逐漸朝該側(cè)偏移并不斷惡化，同時回糾困難，若采取姿態(tài)強(qiáng)行回糾的措施，又會造成盾構(gòu)姿態(tài)蛇形前進(jìn)，從而反噬成型隧道質(zhì)量。因此，在盾構(gòu)朝一側(cè)出現(xiàn)較大趨勢時，及時通過合理的管片選型，依靠管片的先行量調(diào)整管環(huán)支撐合力的方向，起到對盾構(gòu)糾偏的誘導(dǎo)作用，有效遏制盾構(gòu)姿態(tài)惡化。

1)通過數(shù)據(jù)錄入模塊得到管片拼裝前的盾構(gòu)趨勢值，依據(jù)趨勢值進(jìn)行重要性系數(shù)I3i賦值。以水平方向?yàn)槔?，趨勢朝右為正，?dāng)盾構(gòu)趨勢<0，I3i>0，盾構(gòu)趨勢>0，I3i<0，且隨著盾構(gòu)趨勢值(絕對值)的增大，重要性系數(shù)I3i賦值(絕對值)逐漸增大，反之則逐漸減?。划?dāng)管片拼裝前的盾構(gòu)趨勢為0，I3i=0，表示此時管片選型無需考慮盾構(gòu)趨勢的權(quán)重。

2)根據(jù)盾構(gòu)趨勢的方向和管環(huán)封頂塊的方向確定盾構(gòu)趨勢效果得分V3i的上限臨界值、中間值和下限臨界值。如盾構(gòu)水平趨勢為正值，表示盾構(gòu)趨勢朝設(shè)計(jì)軸線右側(cè)(如圖9所示)，此時封頂塊在正左側(cè)的管環(huán)糾偏效果最佳，效果得分為上限臨界值1；封頂塊在正上和正下側(cè)的管環(huán)效果為0，對應(yīng)的效果得分為中間值0；封頂塊在右側(cè)的管環(huán)效果最差，效果得分為下限臨界值-1。對于其他封頂塊在左側(cè)的管環(huán)，其效果得分0

圖9 盾構(gòu)趨勢效果得分示意圖

2.2 權(quán)重賦值原則

1)各因素權(quán)重賦值(重要性系數(shù)和效果得分)須覆蓋所有可能出現(xiàn)的取值范圍。如施工中，推進(jìn)油缸行程差正常范圍在0～60 mm，但是軟件的取值范圍設(shè)置為0～250 mm(如圖8所示)，即使遇到極端情況(推進(jìn)油缸行程差極大，這在施工中是可能出現(xiàn)的)，仍然能夠正常進(jìn)行管片選型。出于同樣的考慮，各因素權(quán)重賦值不取0，即使當(dāng)前某因素參數(shù)值極差，如當(dāng)推進(jìn)油缸行程差達(dá)到了200 mm(如圖8所示)，雖然在施工中無法接受，但是其對應(yīng)的權(quán)重賦值取為7×10-5，仍不能取0。

2)考慮各因素的參數(shù)值在不同區(qū)段對管片選型影響程度的不同，各因素的參數(shù)值與其賦值并非線性關(guān)系，而是在不同區(qū)段有不同的變化速率。如盾尾間隙在10～20 mm的賦值變化速率要大于盾尾間隙在20 mm以上的情況，同時小于盾尾間隙小于10 mm的情況，如圖10所示，盾尾間隙對管片選型的效果得分權(quán)重會隨著盾尾間隙的變小而加速減小。

圖10 模擬拼裝后盾尾間隙計(jì)算值與其效果得分關(guān)系曲線圖

3)因不同因素在當(dāng)前環(huán)選型的重要性程度和選型效果好壞各不相同，其賦值的大小以及賦值隨因素?cái)?shù)值變化而變化的速率也存在差別。結(jié)合成熟施工經(jīng)驗(yàn)和工程案例分析，考慮到盾尾間隙對于保護(hù)隧道施工安全起到的關(guān)鍵作用，如果控制不當(dāng)，后果最為嚴(yán)重，系統(tǒng)綜合權(quán)重分配為： 盾尾間隙>推進(jìn)油缸行程差>盾構(gòu)趨勢。

4)考慮到在不同情況下(小半徑曲線段、糾偏段、直線段等)各因素賦值的差別，如在小半徑曲線段，兩側(cè)油缸行程差賦值要高于上下油缸行程差賦值，突顯了在急曲線轉(zhuǎn)彎時，兩側(cè)油缸行程對于控制盾構(gòu)及成型管片姿態(tài)的重要程度高于上下油缸行程，系統(tǒng)在管片選型時優(yōu)先考慮平衡兩側(cè)油缸的行程差。

3 管片選型參數(shù)自動提取

利用盾尾間隙智能化監(jiān)測設(shè)備的數(shù)據(jù)接口以及監(jiān)控屏幕參數(shù)圖像識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了管片選型參數(shù)的自動提取，真正實(shí)現(xiàn)了快速、一鍵式的管片點(diǎn)位自動選型，大大提升了軟件的實(shí)用性和智能化程度。

3.1 盾尾間隙智能化監(jiān)測

盾尾間隙智能化監(jiān)測系統(tǒng)基于機(jī)器視覺測量技術(shù)對盾尾間隙進(jìn)行非接觸式測量[10]，利用CCD工業(yè)相機(jī)對帶有雙十字激光器標(biāo)定的盾尾管片端面拍攝得到原始圖片，圖片通過系統(tǒng)軟件智能圖像處理與分析，根據(jù)預(yù)設(shè)計(jì)的位置關(guān)系、激光標(biāo)定、計(jì)算方法得到高精度的盾尾間隙值(誤差±2～±3 mm)，并自動導(dǎo)入管片自動選型軟件，如圖11所示。

圖11 盾尾間隙智能化監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)

圖像處理作為整個盾尾間隙自動監(jiān)測系統(tǒng)的關(guān)鍵功能，主要包含目標(biāo)檢測、圖像增強(qiáng)和特征提取。

1)目標(biāo)檢測是從輸入原始圖像中定位并檢測出感興趣區(qū)域(range of interest， ROI)，避免圖像中非測量區(qū)域的干擾。為減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、縮短檢測時間、提升檢測效率，使用Efficientnet-B3代替YOLOV3的主干提取網(wǎng)絡(luò)Darknet53，對YOLOV3的目標(biāo)檢測，算法進(jìn)行輕量化處理，經(jīng)過主干網(wǎng)絡(luò)卷積處理后，在原有算法自上而下的特征圖像金字塔網(wǎng)絡(luò)后增添自下而上的融合增強(qiáng)，即將FPN替換為PANet，最終得到3個不同維度的分支結(jié)果，進(jìn)行多尺度目標(biāo)檢測，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖12所示。

圖12 目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

2)圖像增強(qiáng)的主要作用是強(qiáng)化圖像細(xì)節(jié)，改善圖像質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取提供較好的前提條件。

3)特征提取即在圖像增強(qiáng)后提取出管片下邊緣和十字激光器投射出的激光線標(biāo)識，作為盾尾間隙計(jì)算的直接依據(jù)。圖像處理過程如圖13所示。

圖13 圖像處理過程

3.2 監(jiān)控屏幕數(shù)據(jù)自動識別

開發(fā)屏幕數(shù)據(jù)實(shí)時圖像識別模塊，管片選型時，自動截取當(dāng)前盾構(gòu)監(jiān)控屏幕圖像，經(jīng)過成套數(shù)字圖像處理算法，無需盾構(gòu)控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口，可自動獲取推進(jìn)油缸行程和盾構(gòu)趨勢等相關(guān)數(shù)據(jù)，使軟件可以便捷、靈活地應(yīng)用于不同項(xiàng)目。

圖像處理的主要過程為： 制作數(shù)字模板圖像，將各數(shù)字模板圖像經(jīng)過灰度處理、二值化分割、尋找數(shù)字輪廓等操作之后，保存于列表之中備用；實(shí)時從盾構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)屏幕截取圖像，根據(jù)目標(biāo)參數(shù)在圖像中的像素坐標(biāo)，逐個提取各目標(biāo)數(shù)據(jù)框圖像，經(jīng)過灰度處理、高斯濾波、閾值分割、頂帽操作、邊緣檢測等一系列圖像處理操作，提取對應(yīng)參數(shù)的數(shù)字輪廓，與數(shù)字模板進(jìn)行模板匹配操作，輸出匹配度最高的數(shù)字組，識別所需要的監(jiān)控屏幕參數(shù)，如圖14所示，并自動導(dǎo)入管片自動選型軟件。

(a) 屏幕參數(shù)讀取圖像 (b) 提取數(shù)據(jù)框圖像

4 管片自動選型軟件界面

4.1 管片選型參數(shù)輸入界面

管片選型參數(shù)輸入界面如圖15所示，左側(cè)為管片設(shè)計(jì)參數(shù)輸入模塊，右側(cè)為管片拼裝規(guī)則定義模塊。管片設(shè)計(jì)參數(shù)輸入模塊可錄入所在項(xiàng)目的管片主要設(shè)計(jì)參數(shù)，作為管片選型計(jì)算模型的主要參數(shù)；管片拼裝規(guī)則定義模塊可按照所在項(xiàng)目的要求來定義管片拼裝規(guī)則，在管片選型前， 先規(guī)定管片拼裝規(guī)則是通縫還是錯縫，然后檢查是否有項(xiàng)目要求的不能選擇的特殊點(diǎn)位。

圖15 管片選型參數(shù)輸入界面

4.2 管片自動選型界面

管片自動選型界面如圖16所示，左上方為當(dāng)環(huán)參數(shù)輸入模塊，每一環(huán)管片選型均需要錄入當(dāng)環(huán)的盾尾間隙、油缸行程和盾構(gòu)趨勢(盾尾間隙和油缸行程可自動提取)。其中，盾尾間隙和油缸行程為必填參數(shù)，盾構(gòu)趨勢可選填，若盾構(gòu)趨勢參數(shù)已錄入，軟件自動依據(jù)盾尾間隙、油缸行程、盾構(gòu)趨勢3因素進(jìn)行管片選型，否則，將自動依據(jù)前兩者進(jìn)行管片選型。

軟件基于管片拼裝規(guī)則定義以及第i環(huán)管片點(diǎn)位，自動篩選出所有第i+1環(huán)待選點(diǎn)位，點(diǎn)擊“自動選點(diǎn)”，開始自動管片選型，在“推薦點(diǎn)位輸出框”輸出綜合得分前3的點(diǎn)位，選擇其中任意點(diǎn)位，點(diǎn)擊“效果查看”，即可查看在管片拼裝前后盾尾間隙和油缸行程差的變化情況。選取其中之一，點(diǎn)擊“確定選擇點(diǎn)位”，完成當(dāng)前環(huán)管片選型。若推薦點(diǎn)位不滿足現(xiàn)場需求，也可點(diǎn)擊“人工選點(diǎn)”，手動輸入目標(biāo)點(diǎn)位。

圖16 管片選型效果查看

5 工程應(yīng)用

5.1 現(xiàn)場測試

先后在深圳地鐵6號線支線、孟加拉卡納普里河底隧道、武漢地鐵11號線等項(xiàng)目開展長期軟件測試，軟件管片自動選型結(jié)果與人工選型綜合吻合度在70%以上，通過對比現(xiàn)場實(shí)測與軟件計(jì)算的管片拼裝后的參數(shù)值，驗(yàn)證了算法的合理性。

以武漢地鐵11號線丁字橋—馬房山區(qū)間測試為例，對部分現(xiàn)場實(shí)測與軟件計(jì)算的管片拼裝后的油缸行程差進(jìn)行對比，軟件選型與實(shí)際選型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表1所示。

測試結(jié)果顯示，采用軟件選型與現(xiàn)場人工選型的吻合度達(dá)到80%，軟件計(jì)算的管片拼裝后油缸行程差值與實(shí)測值的平均誤差為3.5 mm(豎直)、6.9 mm(水平)?？紤]到實(shí)際施工中，盾構(gòu)掘進(jìn)完成回收油缸之后的管片回彈、管片拼裝誤差、管片張開和錯臺等因素的影響，軟件算法總體合理，契合現(xiàn)場實(shí)際。

表1 第313—327環(huán)軟件選型驗(yàn)證數(shù)據(jù)

5.2 工程應(yīng)用

經(jīng)多個項(xiàng)目現(xiàn)場測試和結(jié)合算法優(yōu)化，于2021年11月將該軟件正式應(yīng)用于福州地鐵濱?？炀€項(xiàng)目，軟件預(yù)裝于盾構(gòu)監(jiān)控室系統(tǒng)內(nèi)，管片選型時自動讀取監(jiān)控屏幕參數(shù)，如圖17所示。

經(jīng)過初期驗(yàn)證之后，軟件選型與人工選型的結(jié)果基本一致，后續(xù)施工中，基本按照軟件選型的結(jié)果進(jìn)行管片點(diǎn)位選取，截至發(fā)稿前，本項(xiàng)目大—濱區(qū)間右線隧道已經(jīng)順利貫通，成型隧道質(zhì)量良好，隧道線形偏差均滿足要求(如圖18所示)，表示在此期間，管片自動化選型系統(tǒng)所選點(diǎn)位滿足盾構(gòu)掘進(jìn)和管片拼裝要求。

圖17 管片自動選型軟件項(xiàng)目應(yīng)用

圖18 貫通隧道質(zhì)量

6 結(jié)論與討論

研發(fā)管片自動點(diǎn)位選型算法系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)當(dāng)前環(huán)拼裝點(diǎn)位自動選擇，主要結(jié)論與討論如下：

1)提出了綜合考慮盾尾間隙、推進(jìn)油缸行程差和盾構(gòu)趨勢的管片選型運(yùn)算和決策算法，充分考慮了各影響因素實(shí)際施工中所有可能出現(xiàn)的取值范圍，以及各影響因素在不同取值范圍、不同施工工況下的權(quán)重變化，大大提升了管片點(diǎn)位選型軟件的工程適用性。

2)首次研發(fā)6組油缸+8組盾尾間隙輸入值的管片選型算法，滿足了大直徑盾構(gòu)的施工要求，有利于隧道質(zhì)量和盾構(gòu)姿態(tài)的精細(xì)化控制。

3)研發(fā)監(jiān)控屏幕實(shí)時識別技術(shù)以及盾尾間隙智能測量技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了管片選型相關(guān)參數(shù)自動提取，省去了人工參數(shù)輸入環(huán)節(jié)，真正實(shí)現(xiàn)了軟件一鍵自動選型，減輕了一線作業(yè)人員的工作負(fù)擔(dān)。

4)經(jīng)多個項(xiàng)目現(xiàn)場驗(yàn)證和應(yīng)用，管片點(diǎn)位選型算法合理，與人工選型吻合度高，契合現(xiàn)場盾構(gòu)掘進(jìn)和管片拼裝施工要求，可真正用于指導(dǎo)現(xiàn)場施工生產(chǎn)，起到規(guī)范或代替人工管片選型、保障盾構(gòu)掘進(jìn)姿態(tài)和成型隧道質(zhì)量的作用。

雖然相比于直線+左右轉(zhuǎn)彎環(huán)管片，通用型管片不需要在隧道施工前根據(jù)管片預(yù)排版結(jié)果來安排管片生產(chǎn)，但是，在前方存在聯(lián)絡(luò)通道鋼管片或者需要更換盾尾刷的工況下，仍需要提前對未來5～10環(huán)的管片進(jìn)行預(yù)排版。因此，管片中心軸線與隧道設(shè)計(jì)軸線的相對關(guān)系作為管片預(yù)排版算法的基礎(chǔ)，將是本算法繼續(xù)深入研究的方向之一。