土压平衡盾构的推进油缸是盾构推进的重要动力执行元件,盾构推进时油缸的异常回缩导致推力不均、增加了对地层的扰动,加大了盾构姿态的控制难度,通过对推进系统的全面检查排除了推进系统存在故障的可能性,进一步查看掘进参数及各项参数的设置发现,推进速度与其设置不符,按照修改后的参数设置进行掘进,推进油缸的异常回缩故障消失。

基于盾构推进油缸的使用工况,通过分析国外盾构推进油缸密封出现的问题,设计了更适合盾构推进油缸的密封组合。实际应用表明,采用这种密封设计的推进油缸工作状况良好,保压性能及使用寿命得到显著提高。

为解决当前手段不能实现管环端面平整偏差自动测量的问题,及时为人工补偿平整偏差提供数据依据,基于所建立的模型设计自动测量方案并对测试应用结果进行分析总结。通过分析盾构施工特点,确定可在盾构坐标系内表征测量点坐标,在此基础上推导基于推进油缸行程的管环平整偏差数学模型,证明基点与测量点间距与安装角度关系可由三角函数描述,且可在平面直角坐标系内计算平整偏差。设计基于油缸行程传感器的评估算法、测量方案,实际测试的数据表明,和人工测量结果相比,该系统能以较高精度自动监测管环平整偏差,有效降低测量人员的劳动强度。

TBM设备关键零部件长期处于极限负荷的运行状态,出现了主推进油缸内部部件的损坏,通过分析损坏现状和对运行情况的影响,介绍主推进油缸在洞内狭小空间更换的总体方案,吊装及运输设计,更换实施的步骤及快速施工的重难点,快速、安全地进行主推进油缸的更换工作,确保TBM设备在高强度硬岩掘进中的可靠运行。

以盾构推进油缸为研究对象,考虑其再制造进行拆解维修装配时,往往由于体积重量大,使用通用工具拆装存在难度大、效率低等问题,并且盾构推进油缸种类多种多样,油缸直径和长度各不相同,这需要拆解装配工作台的适用范围更加广泛。采用油缸水平放置形式的卧式工作台,在进行油缸拆装和活塞杆拉出、装入等操作时,特别是装入活塞杆的过程中,需要使油缸缸筒和活塞杆轴线严格保持一致,否则会造成活塞杆和油缸缸筒的二次损坏。为解决上述问题,本文设计了一种新型的盾构推进油缸拆解装配工作台,用于快速拆解装配多种规格的油缸,提高更换密封的工作效率,防止拆解装配过程中产生二次损伤。

为了提高传统机器学习模型在盾构推进参数方面的预测精度,提出了基于粒子群优化(PSO)的混合模型算法。以推进油缸推力和位置预测为例,阐述了PSO优化的混合模型构建流程。以粒子群优化模型为基础,分别建立混合多层感知机(MLP)油缸推力模型、混合长短期记忆(LSTM)人工神经网络油缸推力预测模型,以及混合LSTM油缸位置预测模型。以实际工程数据为例,完成多种混合预测模型的构建,并与RF、XGBoost等传统模型对比,验证所提方法和模型的有效性和先进性。实验表明经过PSO优化的模型准确率均有不同程度的提升,本文提出的基于粒子群优化模型对指导掘进参数调控、辅助操作人员掘进等具有一定的工程价值。