CN107180016A - 应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,属地下隧道工程施工技术领域。为定量预测盾构机掘进复合地层时不同刀位的滚刀磨损量,以滚刀磨损的逐刀量测及相应的破岩体积的分层统计为基础,将位置各异的滚刀磨损比耗指数SWI(单位破岩体积对应的滚刀磨损增加量)按地层分类统计,得到适用于均质地层的SWI预测方程。SWI同时考虑磨损量与滚刀安装位置、掘进距离的关系,物理意义明确,SWI预测方程预测精度高。根据SWI预测方程系数与岩性的相关性,提出了应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法。本发明基于工程勘察资料,方法合理,步骤明确,有利于科学编制预算、合理安排换刀时机、提高盾构掘进效率,具有重要的理论意义与实用价值。

Description

应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法
技术领域
本发明涉及应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,属于地下隧道工程的施工技术领域。
背景技术
盾构掘进高强度复合地层,工程面临的最大风险是掘进速率缓慢或掘进困难,且刀具磨损严重。刀具磨损已经成为一个影响工程进度及成本的关键问题。刀具的完善性及刀具的磨损状态判断是盾构掘进中的关键因素,如何准确地定量预测滚刀的磨损量并判断磨损状态,对盾构高效掘进至关重要。准确预测盘形滚刀磨损量,对提高盾构施工效益有重要意义。目前国内外滚刀磨损预测方法可归为两大技术路径:力学分析法及经验预测法。力学模型中的关键系数受试验条件及岩体性质影响显著,在复合地层滚刀磨损预测应用中存在局限。经验预测法,对地层分布在滚刀轨迹、掘进方向上的区分不足,影响其在岩层分布多变的复合地层中的适用性。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提出了应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法。
本发明是应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,它包括以下步骤:
步骤一:统计由盾构机自动记录的盾构掘进每环的掘进参数平均值;
步骤二:进行滚刀刀圈的磨损量量测,分别记录在每次开仓检查或换刀时的各滚刀磨损增加量δΩ i-l-j,滚刀破岩地层为复合地层时记为δΔ i-l-j
步骤三:计算并记录下掘进过程中不同滚刀掘进每一环中各地层的破岩体积;
步骤四:计算磨损比耗指数SWI(specific wear index);
步骤五:将位置各异的滚刀的磨损增加量δΩ i-l-j按掘进地层重新分类统计,作为回归分析样本,将同种地层中的SWI所对应的掘进参数集合、SWI所对应的掘进参数的若干次幂作为元素集,进行元素集间笛卡尔乘积运算,得到属于同种地层SWI的单项变量及二元复合变量集合,作为多元回归分析的自变量集;
步骤六:对滚刀掘进各种均质地层的SWI样本及相应自变量集元素进行多元逐步线性回归运算,得到分别独立属于各种均质地层的SWI与掘进参数间的高阶多项式函数关系,按照共性提升原则,将属于不同均质地层的SWI与掘进参数间的高阶多项式函数关系中相同的自变量抽出来,将它们线性组合,作为预测均质地层滚刀SWI的通式,即SWI预测方程;
步骤七:计算属于不同地层的SWI预测方程诸系数的离均差率MDRa、MDRb、 MDRc、MDRk
步骤八:根据勘察报告,了解掘进地层的分布情况;如果掘进地层是复合地层,也就是说掌子面由若干个地层组合而成,就根据地层参数,从而确定了掌子面里面每一个地层的BQ值或[BQ]值;
步骤九:确定属于掌子面里面各地层SWI方程系数;即根据勘察报告计算得出地层BQ值或[BQ]值,在横坐标上找到该地层BQ值或[BQ]值,对应的点并过该点作一条垂线,垂线分别和MDRa与BQ值或[BQ]值的关系曲线、MDRb与 BQ值或[BQ]值的关系曲线、MDRc与BQ值或[BQ]值的关系曲线、MDRk与BQ 值或[BQ]值的关系曲线的4个交点的纵坐标,就是属于该地层的SWI预测方程诸系数的离均差率MDRa、MDRb、MDRc、MDRk,并在此基础上确定属于掌子面里面某一个地层SWI方程系数a、b、c、k的具体值;
步骤十:提出一组掘进速率v和刀盘转速n的试算值,代入到a、b、c、k 为具体数值的SWI预测方程中,就得到了属于这一地层的、这一组v和n对应的磨损比耗指数预测值SWIΩ*
步骤十一:提出与掘进速率v的试算值和刀盘转速n的试算值相对应的开仓环号预选值,再从勘察报告和地层剖面图中计算出每一环里各地层的体积把它们和与地层对应的SWI预测值相乘,就得到了任意一环中各地层对应的磨损增量,如下式:
步骤十二:
把一环中各地层对应的磨损增量求和,就得到了滚刀在任意一环的磨损增量W为一环中地层种类数量,如下式:
步骤十三:计算两次开仓之间掘进了q环(从第p+1环到第p+q环)的磨损增量,如下式:
步骤十四:滚刀寿命内,即从换上新刀到更换下来,中间开了t次仓,根据下式计算滚刀寿命内的磨损量,用△表示,和磨损增量δ相区别:
步骤十五:盾构机在一定刀盘扭矩和掘进速率之下掘进时,可以根据刀盘扭矩和掘进速率实时预测滚刀达到预警值所要掘进的长度或环数;当选定开仓位置时,即在确定的掘进长度条件下,通过计算掘进速率试算值和刀盘扭矩试算值所对应的滚刀寿命内的刀盘磨损量将滚刀寿命内的磨损量与预警值(如: 20mm±1mm)做比较,如果预测的磨损量低于20mm,则滚刀利用效率太低;如果磨损量预测值大于20mm,则滚刀与围岩间作用过于剧烈;这些情况需要重新选取v和n,直到得到满足要求的v和n,并将满足要求的v和n设定为施工参考值。
原理和优势:
针对复合地层在滚刀轨迹及掘进方向上的地层分布变化,通过逐刀统计轨迹各异的滚刀的“磨损比耗指数”,作为磨损量回归分析目标值。最大的好处是消除了滚刀安装半径对滚刀间磨损增加量差异的影响,将各滚刀的“磨损比耗指数”按滚刀掘进地层分类统计及回归分析,得到分别属于各种均质地层的磨损比耗指数经验公式。提出适用于复合地层的应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,在考虑滚刀轨迹差异对滚刀磨损量影响的同时提高了经验预测法的地层适用性。
首次提出基于磨损比耗指数回归分析与滚刀破岩体积分层统计的应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,实现了对刀盘上任意位置的正面滚刀及中心滚刀的磨损量及寿命的定量预测,有效地解决了复杂地层滚刀磨损量及寿命的定量预测的难题。应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法对滚刀磨损量与寿命具有良好的预测精度,丰富了滚刀磨损预测研究成果,有利于科学编制预算、合理安排施工进度、提高盾构掘进效率,具有重要的理论意义与实用价值。
附图说明
图1滚刀破岩区域划分截面示意图;
图2滚刀破岩空间立体示意图;
图3滚刀SWI及破岩体积分层统计示意图;
图4 J31-2地层SWI实测值与回归曲面图;
图5 J31-3r地层SWI实测值与回归曲面图;
图6 J31-3p地层SWI实测值与回归曲面图;
图7 J31-3地层SWI实测值与回归曲面图;
图8不同地层SWI预测方程诸系数的离均差率与地层BQ值或[BQ]值的关系示意图;
图9确定属于掌子面里面某一个地层的SWI方程系数a、b、c、k的具体值的方法;
图10应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法流程图;
具体实施方法
本发明应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,包括以下步骤:
步骤一:
统计由盾构机自动记录的盾构掘进每环的掘进参数平均值 (vi-l-j-m,ni-l-j-m,Fi-l-j-m,Ti-l-j-m,Pi-l-j-m),其中,v为推进速率、n为刀盘转速、F为有效推力、T为扭矩、P为土仓压力,i为滚刀编号,l为滚刀更换次序,j为滚刀寿命内的开仓量测次序,m为环号;
步骤二:
进行滚刀刀圈的磨损量量测,分别记录在每次开仓检查或换刀时的各滚刀磨损增加量δΩ i-l-j,滚刀破岩地层为复合地层时记为δΔ i-l-j,Ω为滚刀破岩地层序号;
步骤三:
计算并记录下掘进过程中不同滚刀掘进每一环的破岩体积;
以图1至图3为例具体说明。
如图1所示,图中标号1、2、3、4,分别代表四把不同的滚刀,在各自的轨迹上进行掘进。统计时:取相邻滚刀外缘间距中点为相邻滚刀破岩断面边界。
如图2中,Ω1、Ω2、Ω3分别为滚刀掘进三种不同地层。
如图3中,Ω1、Ω2、Ω3、Ω4分别为滚刀掘进四种不同地层。
以滚刀为研究对象,滚刀在环形轨迹上掘进时,可能遇到不同的地层,滚刀在地层中掘进的空心柱体空间的体积是空心柱体中各地层体积之和。如图3表格中所示,将滚刀在地层中掘进的空心柱体空间中的各地层体积分层统计。其中,如果某次开仓量测滚刀磨损量与上一次开仓量测滚刀磨损量之间,滚刀掘进破岩空心柱体空间中的地层种类多于一种,即滚刀掘进的是复合地层,由于滚刀磨损增加量δ i-l-j与该阶段滚刀在复合地层中的破岩体积之和相对应,无法确定滚刀磨损增加量δ i-l-j与该阶段滚刀在复合地层中各地层相应的破岩体积之间的对应关系,无法计算得到SWI实测值;如果某次开仓量测滚刀磨损量与上一次开仓量测滚刀磨损量之间,滚刀掘进的是均质地层,这时滚刀磨损增加量δΩ i-l-j与该阶段滚刀掘进地层的类型和体积均明确对应,可以计算得到SWI实测值。
具体来说,如式(1),以单把滚刀为研究对象,取轨迹相邻的滚刀外缘间距中点为相邻滚刀破岩断面边界,滚刀在环形轨迹上掘进一环,滚刀破岩产生的空心柱体空间的体积,即滚刀掘进每环的空心柱体的总体积Vi-l-j-m为:
Vi-l-j-m=L×Si-l-j-m (1)
按所遇到的不同的地层,计算并统计各滚刀掘进每环产生的空心柱体中各地层体积,记为VΩ i-l-j-m,且Vi-l-j-m=ΣVΩ i-l-j-m;其中:L为盾构管片环宽,Si-l-j-m为该滚刀破岩环形区域的面积;
步骤四:
进行滚刀的SWI统计。各滚刀与刀盘旋转中心之间的距离(滚刀安装半径) 均不相同,导致掘进相同里程时各滚刀破岩体积不同。定义磨损比耗指数 (specific wearindex,SWI),即单位破岩体积对应的滚刀磨损增加量,如式(2)。
SWI的意义在于:磨损增加量和半径正相关,破岩体积和半径正相关,两者相除,得到SWI,实现了对半径的降次处理。所以,SWI受半径的影响大大小于磨损增加量,可以认为“消除了滚刀安装半径对滚刀间磨损增加量差异的影响”。
滚刀是螺线前进的,但掘进速率变化太大,无法准确计算出某一段里滚刀运动的螺线长度。所以,我们把破岩体积这个确定的量作为分母,方便分析与应用。
步骤五:
最后,将位置各异的滚刀的磨损增加量按掘进地层重新分类统计,作为回归分析样本。将同种地层SWI相应的掘进参数集合及掘进参数若干次幂作为元素集,进行元素集间笛卡尔乘积运算,得到属于同种地层SWI的单项变量及二元复合变量集合,作为多元回归分析的自变量集。
步骤六:
对滚刀掘进各种均质地层的SWI样本及相应自变量集元素进行多元逐步线性回归运算,得到分别独立属于各种均质地层的SWI与掘进参数间的高阶多项式函数关系。按照共性提升原则,将属于各种均质地层的SWI与掘进参数间的高阶多项式函数关系中相同的自变量抽出来,将它们线性组合成式(3),作为预测均质地层滚刀磨损速率的通式。
SWIΩ*=kvanb+c (3)
式中,v为掘进速率;n为刀盘转速;a、b、c及k均为回归方程系数,SWIΩ*为 SWIΩ的预测值。该通式应用于南京市宁高城际轨迹交通二期工程盾构隧道项目,如图4~7为不同地层SWI预测方程计算结果,其中v/mm·min-1表示掘进速率v 的单位为mm·min-1;n/r·min-1表示刀盘转速n的单位为r·min-1
如表1及表2,通过对比预测值和实测值,得到回归方程系数及方差分析结果:因为自变量显著性在各地层中均小于0.05且相关系数较大,所以式(3)具有统计意义,对于滚刀磨损比耗指数具有较好的预测效果。
表1均质地层SWI回归计算系数
表2预测均质地层滚刀磨损速率的通式的预测实例
步骤七:
如图8,利用式(4)、式(5)、式(6)和式(7),计算属于不同地层SWI 预测方程诸系数的离均差率(MDRa、MDRb、MDRc、MDRk)。
步骤八:
根据工程勘察报告,可以了解到掘进地层的分布情况。如果掘进地层是复合地层,也就是说掌子面由若干个地层组合而成,我们就根据地层参数如岩体完整性指数和岩石饱和单轴抗压强度,从而确定了掌子面里面每一个地层的BQ值 (或[BQ]值)。
步骤九:
确定属于掌子面里面各地层SWI方程系数。如图9,根据勘察报告计算得出地层BQ值(或[BQ]值),在横坐标上找到该地层BQ值(或[BQ]值)对应的点并过该点作一条垂线,垂线分别和MDRa与BQ值(或[BQ]值)的关系曲线、 MDRb与BQ值(或[BQ]值)的关系曲线、MDRc与BQ值(或[BQ]值)的关系曲线、MDRk与BQ值(或[BQ]值)的关系曲线的4个交点的纵坐标,就是属于该地层的SWI预测方程诸系数的离均差率(MDRa、MDRb、MDRc、MDRk)。根据式(4)、式(5)、式(6)和式(7),确定属于掌子面里面某一个地层SWI 方程系数a、b、c、k的具体值。
对掌子面内各地层均进行步骤九内的运算,得到属于掌子面里面各地层SWI 方程系数。
步骤十:
如图10,提出一组掘进速率v和刀盘转速n的试算值,代入到a、b、c、k为具体数值的SWI预测方程中,就得到了属于这一地层的、这一组v和n对应的磨损比耗指数预测值SWIΩ*
步骤十一:
当步骤一所述的掘进参数改变时,滚刀和围岩间的相互作用发生改变,滚刀的磨损状态随之变化,即在滚刀换刀磨损量一定的前提下,掘进环数随掘进参数的变化而变化。然而,更换刀具时掘进停止,在围岩条件较差的地段可能存在塌方等隐患,换刀时盾构机所处的环号不能随意设置;为了尽可能提高滚刀利用效率,应该在滚刀换刀前尽可能掘进更长的距离,且掘进速率要满足工期要求。所以,可以通过预测并控制掘进参数,实现滚刀掘进环数的定量预测和控制。
如图10,提出与掘进速率v的试算值和刀盘转速n的试算值相对应的开仓环号预选值,再从勘察报告和地层剖面图中计算出每一环里各地层的体积把它们和与地层对应的SWI预测值相乘,就得到了任意一环中各地层对应的磨损增量,如式(8)
步骤十二:
如式(9),把一环中各地层对应的磨损增量求和,就得到了滚刀在任意一环的磨损增量W为一环中地层种类数量。
步骤十三:
如图4,两次开仓之间掘进了q环(从第p+1环到第p+q环)的磨损增量根据式(10)计算。
具体来说,公式(10)表示:当P环时开仓,测量磨损量一次;当从第p+1 环开始掘进到第p+q环时,再开仓测量磨损量一次;两次开仓间的磨损增量,是与第p+1环到第p+q环之间滚刀的破岩量相对应的;
步骤十四:
如图10,若在滚刀寿命内,即从换上新刀到更换下来,中间开了t次仓,那这就是滚刀寿命内的磨损量,用大写的△表示,和磨损增量小写的δ相区别。
步骤十五:
盾构掘进施工中,掘进参数的选取和开仓环号的安排不是随意性的。掘进速率过大或刀盘扭矩过大,表明滚刀与围岩之间作用剧烈,有损坏滚刀、刀座、刀盘、刀盘驱动设备的隐患。在围岩完整程度较低、地下水丰富的地层,盾构停工开仓会导致地层异常沉降和掌子面坍塌,严重威胁盾构机和操作人员的安全。所以,需要根据勘察报告,选定地层完整程度较高、地下水较少的区间安排开仓换刀作业。为了实现盾构机掘进至预定开仓位置之前的磨损量不超过滚刀磨损量预警值,需要根据拟定的掘进距离来选择合适的掘进参数。当盾构机在一定刀盘扭矩和掘进速率之下开展掘进时,可以根据刀盘扭矩和掘进速率实时预测滚刀达到预警值所要掘进的长度或环数。
具体应用方法如下:
如图10,滚刀寿命内的磨损量达到预警值,应该更换滚刀。如果预测的滚刀寿命内的磨损量低于20mm±1mm,则滚刀利用效率太低;如果磨损量预测值大于20mm±1mm,则滚刀与围岩间作用过于剧烈。
当选定开仓位置时,即在某确定的掘进长度条件下,通过计算掘进速率试算值和刀盘扭矩试算值所对应的刀盘磨损量将滚刀寿命内的磨损量与预警值20mm做比较,如果预测的磨损量低于20mm,则滚刀利用效率太低;如果磨损量预测值大于20mm,则滚刀与围岩间作用过于剧烈。这些情况需要重新选取v和n,直到得到满足要求的v和n,并将满足要求的v和n设定为施工参考值。
当实际掘进时需要判定一定掘进速率和刀盘扭矩条件下的滚刀磨损状态时,应根据掘进速率和刀盘扭矩实测值,结合地层分布及地层参数,可以预测一定掘进速率和刀盘扭矩条件下滚刀掘进任意距离时的磨损量。当接近20mm时,应提前安排开仓换刀准备工作,防止滚刀损坏后更换不及时导致的刀座或刀盘损坏,提高掘进效率。
本专利方法已应用于南京市宁高城际轨迹交通二期工程盾构隧道项目,如表3,相对于实测值,8具中心滚刀及24具正面滚刀的磨损量预测值平均相对偏差多在20%~30%内,而滚刀寿命预测值平均相对偏差均低于20%且多在7%~16%内,表明SWI回归分析与复合地层滚刀磨损量分层求和法对磨损量及滚刀寿命均具有较高的预测精度,且其对滚刀寿命的预测更为准确。
表3滚刀磨损量及寿命预测值相对偏差
表3中,dCW为磨损量预测值与实测值间相对偏差,根据式(12)计算;dCL为20mm滚刀更换磨损水平的滚刀寿命预测值与实测值,间相对偏差根据式(13) 计算。

Claims (2)

1.一种应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:
统计由盾构机自动记录的盾构掘进每环的掘进参数平均值vi-l-j-m、ni-l-j-m、Fi-l-j-m、Ti-l-j-m、Pi-l-j-m,其中,v为推进速率、n为刀盘转速、F为有效推力、T为扭矩、P为土仓压力,i为滚刀编号,l为滚刀更换次序,j为滚刀寿命内的开仓量测次序,m为环号;
步骤二:
进行滚刀刀圈的磨损量量测,分别记录在每次开仓检查或换刀时的各滚刀磨损增加量δΩ i-l-j,滚刀破岩地层为复合地层时记为δΔ i-l-j,Ω为滚刀破岩地层序号;
步骤三:
计算并记录下掘进过程中不同滚刀掘进每一环的破岩体积;
具体来说,如式(1),以单把滚刀为研究对象,取轨迹相邻的滚刀外缘间距中点为相邻滚刀破岩断面边界,滚刀在环形轨迹上掘进一环,滚刀破岩产生的空心柱体空间的体积,即滚刀掘进每环的空心柱体的总体积Vi-l-j-m为:
Vi-l-j-m=L×Si-l-j-m (1)
按所遇到的不同的地层,计算并统计各滚刀掘进每环产生的空心柱体中各地层体积,记为VΩ i-l-j-m,且Vi-l-j-m=∑VΩ i-l-j-m;其中:L为盾构管片环宽,Si-l-j-m为该滚刀破岩环形区域的面积;
步骤四:
利用公式(2)计算磨损比耗指数SWI,即步骤二中实测与统计出的滚刀磨损增加量与对应的破岩体积之比:
步骤五:
将位置各异的滚刀的磨损增加量δΩ i-l-j按掘进地层重新分类统计,作为回归分析样本,将同种地层中的SWI所对应的掘进参数集合、SWI所对应的掘进参数的若干次幂作为元素集,进行元素集间笛卡尔乘积运算,得到属于同种地层SWI的单项变量及二元复合变量集合,作为多元回归分析的自变量集;
步骤六:
对滚刀掘进各种均质地层的SWI样本及相应自变量集元素进行多元逐步线性回归运算,得到分别独立属于各种均质地层的SWI与掘进参数间的高阶多项式函数关系,按照共性提升原则,将属于各种均质地层的SWI与掘进参数间的高阶多项式函数关系中相同的自变量抽出来,将它们线性组合成式(3),作为预测均质地层滚刀SWI的通式,即SWI预测方程:
SWIΩ*=kvanb+c (3)
式中,v为掘进速率;n为刀盘转速;a、b、c及k均为SWI预测方程系数,SWIΩ*为的SWIΩ的预测值;
步骤七:
利用式(4)、式(5)、式(6)和式(7),计算属于不同地层的SWI预测方程诸系数的离均差率MDRa、MDRb、MDRc、MDRk
步骤八:
根据勘察报告,了解掘进地层的分布情况;如果掘进地层是复合地层,也就是说掌子面由若干个地层组合而成,就根据地层参数,从而确定了掌子面里面每一个地层的岩体基本质量指标BQ值或[BQ]值;
步骤九:
确定属于掌子面里面各地层SWI方程系数,即根据勘察报告计算得出地层BQ值或[BQ]值。在横坐标上找到该地层BQ值或[BQ]值对应的点,并过该点作一条垂线,垂线分别和MDRa与BQ值或[BQ]值的关系曲线、MDRb与BQ值或[BQ]值的关系曲线、MDRc与BQ值或[BQ]值的关系曲线、MDRk与BQ值或[BQ]值的关系曲线的4个交点的纵坐标,就是属于该地层的SWI预测方程诸系数的离均差率MDRa、MDRb、MDRc、MDRk;根据式(4)、式(5)、式(6)和式(7),确定属于掌子面里面某一个地层SWI方程系数a、b、c、k的具体值;
步骤十:
提出一组掘进速率v的试算值和刀盘转速n的试算值,代入到a、b、c、k为具体数值的SWI预测方程中,就得到了属于这一地层的、这一组v和n对应的磨损比耗指数预测值SWIΩ*
步骤十一:
提出与掘进速率v的试算值和刀盘转速n的试算值相对应的开仓环号预选值,再从勘察报告和地层剖面图中计算出每一环里各地层的体积把它们和与地层对应的SWI预测值相乘,就得到了任意一环中各地层对应的磨损增量,如式(8)
步骤十二:
如式(9),把一环中各地层对应的磨损增量求和,就得到了滚刀在任意一环的磨损增量W为一环中地层种类数量。
步骤十三:
根据式(10)计算两次开仓之间掘进了q环(从第p+1环到第p+q环)的磨损增量
具体来说,公式(10)表示:当P环时开仓,测量磨损量一次;当从第p+1环开始掘进到第p+q环时,再开仓测量磨损量一次;两次开仓间的磨损增量,是与第p+1环到第p+q环之间滚刀的破岩量相对应的;
步骤十四:
若在滚刀寿命内,即从换上新刀到更换下来的过程中一共开了t次仓,那式(11)就是滚刀寿命内的磨损量,用△表示,和磨损增量δ相区别:
步骤十五:
盾构机在一定刀盘扭矩和掘进速率之下掘进时,可以根据刀盘扭矩和掘进速率实时预测滚刀达到预警值所要掘进的长度或环数;当选定开仓位置时,即在确定的掘进长度条件下,通过计算掘进速率试算值和刀盘扭矩试算值所对应的滚刀寿命内的刀盘磨损量将滚刀寿命内的磨损量△* i-1与预警值做比较,如果预测的磨损量低于20mm,则滚刀利用效率太低;如果磨损量预测值大于20mm,则滚刀与围岩间作用过于剧烈;这些情况需要重新选取v和n,直到得到满足要求的v和n,并将满足要求的v和n设定为施工参考值。
2.根据权利要求1所述的一种应用磨损比耗指数预测滚刀磨损量的分层求和法,其特征在于:步骤十五中的预警值为:20mm±1mm。
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107893664A (zh) * 2017-11-10 2018-04-10 中铁工程装备集团有限公司 一种双护盾tbm盾体卡机预测方法及系统
CN108256168A (zh) * 2017-12-26 2018-07-06 上海交通大学 一种复合地层盾构滚刀磨损量确定方法
CN109063354A (zh) * 2018-08-14 2018-12-21 中南大学 一种盾构刀盘刀具分区切削性能的预测方法
CN109117556A (zh) * 2018-08-14 2019-01-01 中南大学 一种基于盾构刀盘刀具分区切削性能的盾构推进距离预测方法
CN109254550A (zh) * 2018-09-03 2019-01-22 深圳市智物联网络有限公司 一种数据处理方法及处理设备
CN109579751A (zh) * 2018-11-30 2019-04-05 西安科技大学 一种基于声发射的盾构机刀具磨损量的检测方法及装置
CN110017147A (zh) * 2019-05-09 2019-07-16 中国电建集团铁路建设有限公司 一种盾构刀具磨损实时监测系统及监测方法
CN110704963A (zh) * 2019-09-16 2020-01-17 南京坤拓土木工程科技有限公司 一种优化土压平衡式盾构机掘进参数的快速方法
CN110826161A (zh) * 2019-11-28 2020-02-21 南京工业大学 一种基于地层情况的全断面掘进机刀具排布设计方法
CN111566375A (zh) * 2018-01-04 2020-08-21 赛峰电子与防务公司 用于诊断飞行器驻停制动器的磨损状态的方法
CN112855193A (zh) * 2021-02-24 2021-05-28 中铁工程装备集团隧道设备制造有限公司 一种用于准确评价tbm滚刀刀圈耐磨性能的方法
CN113298220A (zh) * 2021-05-31 2021-08-24 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 一种基于神经网络优化的盾构机掘进速度预测方法
CN113686780A (zh) * 2021-08-26 2021-11-23 湘潭大学 一种用于tbm滚刀破岩过程的微量磨损检测方法
CN113849921A (zh) * 2021-07-08 2021-12-28 南京工业大学 一种掘进机刀具磨损大数据样本前处理效果评价方法
CN117390405A (zh) * 2023-12-12 2024-01-12 中交隧道工程局有限公司 掘进机扁齿滚刀阵列磨损状态预测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0274342A1 (de) * 1986-12-18 1988-07-13 Salzgitter Maschinenbau Gmbh Vorrichtung zur Ermittlung des Ringzahnverschleisses an Rollenbohrwerkzeugen
CN101418692A (zh) * 2008-12-02 2009-04-29 华北电力大学 全断面隧道掘进机盘形滚刀管理方法
CN104182620A (zh) * 2014-08-07 2014-12-03 华北电力大学 用寿命系数对盘形滚刀磨损量进行预测的方法
CN103235880B (zh) * 2013-04-17 2016-04-20 华北电力大学 用径向磨损系数对盘形滚刀寿命进行预测的方法
CN103969139B (zh) * 2014-04-30 2016-06-22 大连理工大学 一种掘进机在线滚刀磨损检测方法
CN106499400A (zh) * 2016-11-07 2017-03-15 中铁工程装备集团有限公司 可快速安装的盾构机滚刀状态在线检测系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0274342A1 (de) * 1986-12-18 1988-07-13 Salzgitter Maschinenbau Gmbh Vorrichtung zur Ermittlung des Ringzahnverschleisses an Rollenbohrwerkzeugen
CN101418692A (zh) * 2008-12-02 2009-04-29 华北电力大学 全断面隧道掘进机盘形滚刀管理方法
CN103235880B (zh) * 2013-04-17 2016-04-20 华北电力大学 用径向磨损系数对盘形滚刀寿命进行预测的方法
CN103969139B (zh) * 2014-04-30 2016-06-22 大连理工大学 一种掘进机在线滚刀磨损检测方法
CN104182620A (zh) * 2014-08-07 2014-12-03 华北电力大学 用寿命系数对盘形滚刀磨损量进行预测的方法
CN106499400A (zh) * 2016-11-07 2017-03-15 中铁工程装备集团有限公司 可快速安装的盾构机滚刀状态在线检测系统及方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ROSTAMI J,ET. AL.,: "COMPARISON BETWEEN CSM AND NTH HARD ROCK TBM PERFORMANCE PREDICTION MODELS", 《RESEARCHGATE》 *
WANG L,ET AL.,: "Disc cutter wear prediction for a hard rock TBM cutterhead based on energy analysis", 《TUNNELLING & UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY INCORPORATING TRENCHLESS TECHNOLOGY RESEARCH》 *
中国人民共和国住房和城乡建设部: "岩体基本质量分级", 《工程岩体分级标准》 *
张志奇,等;: "复杂地层盾构掘进速率和刀盘扭矩预测模型及其地层适应性研究", 《隧道建设》 *
苏明,等;: "基于磨损比耗指数的滚刀磨损定量预测方法", 《隧道建设》 *

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107893664A (zh) * 2017-11-10 2018-04-10 中铁工程装备集团有限公司 一种双护盾tbm盾体卡机预测方法及系统
CN108256168A (zh) * 2017-12-26 2018-07-06 上海交通大学 一种复合地层盾构滚刀磨损量确定方法
CN108256168B (zh) * 2017-12-26 2020-03-27 上海交通大学 一种复合地层盾构滚刀磨损量确定方法
CN111566375A (zh) * 2018-01-04 2020-08-21 赛峰电子与防务公司 用于诊断飞行器驻停制动器的磨损状态的方法
CN111566375B (zh) * 2018-01-04 2022-05-27 赛峰电子与防务公司 用于诊断飞行器驻停制动器的磨损状态的方法
CN109063354A (zh) * 2018-08-14 2018-12-21 中南大学 一种盾构刀盘刀具分区切削性能的预测方法
CN109117556A (zh) * 2018-08-14 2019-01-01 中南大学 一种基于盾构刀盘刀具分区切削性能的盾构推进距离预测方法
CN109063354B (zh) * 2018-08-14 2022-02-11 中南大学 一种盾构刀盘刀具分区切削性能的预测方法
CN109254550A (zh) * 2018-09-03 2019-01-22 深圳市智物联网络有限公司 一种数据处理方法及处理设备
CN109579751A (zh) * 2018-11-30 2019-04-05 西安科技大学 一种基于声发射的盾构机刀具磨损量的检测方法及装置
CN110017147A (zh) * 2019-05-09 2019-07-16 中国电建集团铁路建设有限公司 一种盾构刀具磨损实时监测系统及监测方法
CN110704963B (zh) * 2019-09-16 2020-06-26 南京坤拓土木工程科技有限公司 一种优化土压平衡式盾构机掘进参数的快速方法
CN110704963A (zh) * 2019-09-16 2020-01-17 南京坤拓土木工程科技有限公司 一种优化土压平衡式盾构机掘进参数的快速方法
CN110826161A (zh) * 2019-11-28 2020-02-21 南京工业大学 一种基于地层情况的全断面掘进机刀具排布设计方法
CN112855193A (zh) * 2021-02-24 2021-05-28 中铁工程装备集团隧道设备制造有限公司 一种用于准确评价tbm滚刀刀圈耐磨性能的方法
CN113298220A (zh) * 2021-05-31 2021-08-24 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 一种基于神经网络优化的盾构机掘进速度预测方法
CN113298220B (zh) * 2021-05-31 2023-08-04 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 一种基于神经网络优化的盾构机掘进速度预测方法
CN113849921A (zh) * 2021-07-08 2021-12-28 南京工业大学 一种掘进机刀具磨损大数据样本前处理效果评价方法
CN113686780A (zh) * 2021-08-26 2021-11-23 湘潭大学 一种用于tbm滚刀破岩过程的微量磨损检测方法
CN117390405A (zh) * 2023-12-12 2024-01-12 中交隧道工程局有限公司 掘进机扁齿滚刀阵列磨损状态预测方法
CN117390405B (zh) * 2023-12-12 2024-02-20 中交隧道工程局有限公司 掘进机扁齿滚刀阵列磨损状态预测方法

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