CN111709648A - 一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法 - Google Patents

一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，包括以下步骤：S1，根据获取的滨海复杂地层盾构选型中的指标构建υ个判断矩阵以及对构建的各个判断矩阵赋予判断矩阵权重系数，得到最终判断矩阵；S4，根据得到的权重矩阵以及隶属矩阵，计算选型适应度：若土压平衡盾构机综合适应度大于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择土压平衡盾构机；若土压平衡盾构机综合适应度小于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机；若土压平衡盾构机综合适应度等于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机或土压平衡盾构机。本发明能够对滨海复杂地层选择适应的土压平衡盾构机和泥水平衡盾构机。

Description

一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法
技术领域
本发明涉及一种盾构机选型技术领域，特别是涉及一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法。
背景技术
近年来经济飞速发展，不可避免的带来了一些负面问题，比如亟待解决的城市交通拥堵。地铁作为缓解城市交通拥堵的一个手段，由于其在建设过程中不占用地表空间资源，且地铁在运营时会分流部分使用地表交通工具人群，故越来越多符合地铁建设条件的城市开始兴建地铁。
目前我国修建地铁隧道方法有明挖法、浅埋暗挖法、矿山法、盾构法或者几种方法共同使用。由于地铁隧道一般在软土地层中，且由于盾构法采用全自动机械化施工，具有施工不受气候影响，施工时噪音小、对地面交通和建构筑物影响微小，因此盾构法占据了修建地铁隧道的主流。
我国幅员辽阔，南北跨距大，滨海地区地质情况复杂不一。地铁线路越来越密集，又或者由于政策规划原因新建地铁盾构掘进区间不可避免的穿越多种特殊地段，比如深圳地铁11号线车—红区间穿越软硬不均复合地层和含孤石地层，给盾构掘进造成风险；或者区间大部分地层适用土压平衡盾构，但会有短距离的渗透系数较大的饱和富水地层，刀盘前方开挖掌子面很难建立土压平衡，严重时会导致地表沉降值超限，危害地表建(构)筑物安全。
由于待建地铁线路多，工期紧张，又因单台盾构机造价高，上一个盾构区间施工完毕经过维修直接投入到下一盾构区间使用。盾构机和地层不匹配轻则导致盾构掘进困难，延误工期；重则造成隧道塌方，危害建(构)筑物安全，甚至造成人员伤亡。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，包括以下步骤：
S1，根据获取的滨海复杂地层盾构选型中的指标构建υ个判断矩阵以及对构建的各个判断矩阵赋予判断矩阵权重系数，所述υ为大于或者等于1的正整数；得到最终判断矩阵；
S2，将步骤S1中得到的最终判断矩阵利用遗传算法获得最终判断矩阵的权重矩阵；
S3，利用滨海复杂地层盾构选型中的隶属函数得到隶属矩阵；
S4，根据步骤S2中得到的权重矩阵以及步骤S3中得到的隶属矩阵，计算选型适应度：
若土压平衡盾构机综合适应度大于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择土压平衡盾构机；
若土压平衡盾构机综合适应度小于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机；
若土压平衡盾构机综合适应度等于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机或土压平衡盾构机。
本发明还提供了一种滨海复杂地层盾构掘进适应性评价方法，包括以下步骤：
S5，若选择土压平衡盾构机，则执行步骤S5；
若选择泥水平衡盾构机，则执行步骤S6；
步骤S5包括：
S51，利用滨海复杂地层盾构掘进中的土压平衡盾构机掘进隶属函数得到土压平衡盾构机掘进隶属矩阵；
S52，根据步骤S2中得到的权重矩阵以及步骤S51中得到的土压平衡盾构机掘进隶属矩阵，计算土压平衡盾构机掘进适应度：
若土压平衡盾构机掘进综合适应度大于或者等于预设掘进土压平衡盾构机综合适应度，则土压平衡盾构机按照当前参数运行；
若土压平衡盾构机掘进综合适应度小于预设掘进土压平衡盾构机综合适应度，则改变土压平衡盾构机掘进参数，返回步骤S5；
步骤S6包括：
S61，利用滨海复杂地层盾构掘进中的泥水平衡盾构机掘进隶属函数得到泥水平衡盾构机掘进隶属矩阵；
S62，根据步骤S2中得到的权重矩阵以及步骤S61中得到的泥水平衡盾构机掘进隶属矩阵，计算泥水平衡盾构机掘进适应度：
若泥水平衡盾构机掘进综合适应度大于或者等于预设掘进泥水平衡盾构机综合适应度，则泥水平衡盾构机按照当前参数运行；
若泥水平衡盾构机掘进综合适应度小于预设掘进泥水平衡盾构机综合适应度，则改变泥水平衡盾构机掘进参数，返回步骤S5。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S51中，土压平衡盾构机掘进隶属函数包括土压平衡盾构机不良地质评价指标的隶属函数、土压平衡盾构机盾构设计评价指标隶属函数、土压平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数、土压平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数、土压平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机不良地质评价指标的隶属函数包括土压平衡盾构机富水砂层隶属函数、土压平衡盾构机硬岩地层隶属函数、土压平衡盾构机岩溶地层隶属函数、土压平衡盾构机软硬不均地层隶属函数、土压平衡盾构机含孤石地层隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机富水砂层隶属函数
Figure BDA0002546092820000011
x表示坍落度；
土压平衡盾构机硬岩地层隶属函数：
Figure BDA0002546092820000012
x表示岩石单轴抗压强度；
土压平衡盾构机岩溶地层隶属函数：
Figure BDA0002546092820000021
x表示距径比；
土压平衡盾构机软硬不均地层隶属函数：
Figure BDA0002546092820000022
x表示复合比；
土压平衡盾构机含孤石地层隶属函数：
Figure BDA0002546092820000023
x表示球径；D表示隧道开挖直径；
土压平衡盾构机盾构设计评价指标隶属函数包括土压平衡盾构机总推力隶属函数、土压平衡盾构机刀盘扭矩隶属函数、土压平衡盾构机刀盘转速隶属函数、土压平衡盾构机刀盘开口率隶属函数、土压平衡盾构机刀具间距隶属函数、土压平衡盾构机组合刀具高度差隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机总推力隶属函数：
Figure BDA0002546092820000024
x表示总推力；
土压平衡盾构机刀盘扭矩隶属函数：
Figure BDA0002546092820000025
x表示刀盘扭矩；Kamin表示盾构掘进刀盘扭矩的最小适应值；Kαmax表示盾构掘进刀盘扭矩的最大适应值；
土压平衡盾构机刀盘转速隶属函数：
Figure BDA0002546092820000026
x表示刀盘转速；
土压平衡盾构机刀盘开口率隶属函数：
Figure BDA0002546092820000027
x表示刀盘开口率；
土压平衡盾构机刀具间距隶属函数：
Figure BDA0002546092820000028
x表示刀具间距；
土压平衡盾构机组合刀具高度差隶属函数：
Figure BDA0002546092820000029
x表示组合刀具高度差；
土压平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数包括土压平衡盾构机岩石单轴抗压强度隶属函数、土压平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数、土压平衡盾构机土层流塑性隶属函数、土压平衡盾构机土层渗透性隶属函数、土压平衡盾构机地下水压力隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机岩石单轴抗压强度隶属函数：
Figure BDA00025460928200000210
x表示岩石单轴抗压强度；
土压平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数：
Figure BDA00025460928200000211
x表示细颗粒含量；
土压平衡盾构机土层流塑性隶属函数：
Figure BDA00025460928200000212
x表示液性指数；
土压平衡盾构机土层渗透性隶属函数：
Figure BDA00025460928200000213
x表示地层渗透系数；
土压平衡盾构机地下水压力隶属函数：
Figure BDA0002546092820000031
x表示地下水压；
土压平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数包括土压平衡盾构机穿越既有桩基隶属函数、土压平衡盾构机穿越既有隧道隶属函数、土压平衡盾构机穿越既有线路隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机穿越既有桩基隶属函数：
Figure BDA0002546092820000032
x表示穿越桩基；D表示隧道开挖直径；
土压平衡盾构机穿越既有隧道隶属函数：
Figure BDA0002546092820000033
x表示穿越既有隧道；
土压平衡盾构机穿越既有线路隶属函数：
Figure BDA0002546092820000034
x表示穿越既有线路；
土压平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数包括土压平衡盾构机隧道长度隶属函数、土压平衡盾构机隧道平曲线半径隶属函数、土压平衡盾构机隧道坡度隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机隧道长度隶属函数：
Figure BDA0002546092820000035
x表示隧道长度；
土压平衡盾构机隧道平曲线半径隶属函数：
Figure BDA0002546092820000036
x表示隧道平曲线半径；
土压平衡盾构机隧道坡度隶属函数：
Figure BDA0002546092820000037
x表示隧道坡度；
或/和在步骤S61中，泥水平衡盾构机掘进隶属函数包括泥水平衡盾构机不良地质评价指标的隶属函数、泥水平衡盾构机盾构设计评价指标隶属函数、泥水平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数、泥水平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数、泥水平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机不良地质评价指标的隶属函数包括泥水平衡盾构机富水砂层隶属函数、泥水平衡盾构机硬岩地层隶属函数、泥水平衡盾构机岩溶地层隶属函数、泥水平衡盾构机软硬不均地层隶属函数、泥水平衡盾构机含孤石地层隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机富水砂层隶属函数：
Figure BDA0002546092820000038
x表示坍落度；
泥水平衡盾构机硬岩地层隶属函数：
Figure BDA0002546092820000039
x表示岩石单轴抗压强度；
泥水平衡盾构机岩溶地层隶属函数：
Figure BDA00025460928200000310
x表示距径比；
泥水平衡盾构机软硬不均地层隶属函数：
Figure BDA00025460928200000311
x表示复合比；
泥水平衡盾构机含孤石地层隶属函数：
Figure BDA00025460928200000312
x表示球径；D表示隧道开挖直径；
泥水平衡盾构机盾构设计评价指标隶属函数包括泥水平衡盾构机总推力隶属函数、泥水平衡盾构机刀盘扭矩隶属函数、泥水平衡盾构机刀盘转速隶属函数、泥水平衡盾构机刀盘开口率隶属函数、泥水平衡盾构机刀具间距隶属函数、泥水平衡盾构机组合刀具高度差隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机总推力隶属函数：
Figure BDA00025460928200000313
x表示总推力；
泥水平衡盾构机刀盘扭矩隶属函数：
Figure BDA0002546092820000041
x表示刀盘扭矩；Kamin表示盾构掘进刀盘扭矩的最小适应值；Kαmax表示盾构掘进刀盘扭矩的最大适应值；
泥水平衡盾构机刀盘转速隶属函数：
Figure BDA0002546092820000042
x表示刀盘转速；
泥水平衡盾构机刀盘开口率隶属函数：
Figure BDA0002546092820000043
x表示刀盘开口率；
泥水平衡盾构机刀具间距隶属函数：
Figure BDA0002546092820000044
x表示刀具间距；
泥水平衡盾构机组合刀具高度差隶属函数：
Figure BDA0002546092820000045
x表示组合刀具高度差；
泥水平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数包括泥水平衡盾构机岩石单轴抗压强度隶属函数、泥水平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数、泥水平衡盾构机土层流塑性隶属函数、泥水平衡盾构机土层渗透性隶属函数、泥水平衡盾构机地下水压力隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机岩石单轴抗压强度隶属函数：
Figure BDA0002546092820000046
x表示岩石单轴抗压强度；
泥水平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数：
Figure BDA0002546092820000047
x表示细颗粒含量；
泥水平衡盾构机土层流塑性隶属函数：
Figure BDA0002546092820000048
x表示液性指数；
泥水平衡盾构机土层渗透性隶属函数：
Figure BDA0002546092820000049
x表示地层渗透系数；
泥水平衡盾构机地下水压力隶属函数：
Figure BDA00025460928200000410
x表示地下水压；
泥水平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数包括泥水平衡盾构机穿越既有桩基隶属函数、泥水平衡盾构机穿越既有隧道隶属函数、泥水平衡盾构机穿越既有线路隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机穿越既有桩基隶属函数：
Figure BDA00025460928200000411
x表示穿越桩基；D表示隧道开挖直径；
泥水平衡盾构机穿越既有隧道隶属函数：
Figure BDA00025460928200000412
x表示穿越既有隧道；
泥水平衡盾构机穿越既有线路隶属函数：
Figure BDA00025460928200000413
x表示穿越既有线路；
泥水平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数包括泥水平衡盾构机隧道长度隶属函数、泥水平衡盾构机隧道平曲线半径隶属函数、泥水平衡盾构机隧道坡度隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机隧道长度隶属函数：
Figure BDA0002546092820000051
x表示隧道长度；
泥水平衡盾构机隧道平曲线半径隶属函数：
Figure BDA0002546092820000052
x表示隧道平曲线半径；
泥水平衡盾构机隧道坡度隶属函数：
Figure BDA0002546092820000053
x表示隧道坡度。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S52中掘进适应度的计算方法为：Di′＝A·R′，其中，Di′表示盾构隧道长度Li的掘进分段适应度值；A表示权重矩阵；R′表示盾构隧道长度Li的掘进隶属矩阵。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S52中掘进综合适应度的计算方法为：
Figure BDA0002546092820000054
其中，L表示盾构区间总长度；
Figure BDA0002546092820000055
表示将盾构区间分成的总段数；Di′表示盾构隧道长度Li的掘进分段适应度值；Li表示盾构区间第i段长度。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明能够对滨海复杂地层选择适应的土压平衡盾构机和泥水平衡盾构机。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明流程示意框图。
图2是本发明厦门地铁4号线彭蔡区间平面示意图示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明提供了一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1，根据获取的滨海复杂地层盾构选型中的指标构建υ个判断矩阵以及对构建的各个判断矩阵赋予判断矩阵权重系数，所述υ为大于或者等于1的正整数；得到最终判断矩阵；
S2，将步骤S1中得到的最终判断矩阵利用遗传算法获得最终判断矩阵的权重矩阵；
S3，利用滨海复杂地层盾构选型中的隶属函数得到隶属矩阵；
S4，根据步骤S2中得到的权重矩阵以及步骤S3中得到的隶属矩阵，计算选型适应度：
若土压平衡盾构机综合适应度大于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择土压平衡盾构机；
若土压平衡盾构机综合适应度小于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机；
若土压平衡盾构机综合适应度等于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机或土压平衡盾构机。
2.1适应性评价方法
滨海地层盾构选型及掘进适应性评价由多个递阶、不确定性因素组成，如盾构设计、不良地质、隧道设计、施工管理及周边环境等。不同影响因素的量纲不同，且定性指标存在难以量化的问题，故对其进行相互比较是一件困难的事情。不同指标之间存在亦此亦彼的模糊现象，不能用非此即彼的确定性语言进行描述，这种模糊性难以用经典的数学模型来描述。基于模糊数学的隶属度理论可将定性评价转化为定量评价，解决不同评价指标间的模糊现象及公度性不同的问题。本发明选用模糊综合评价模型构建滨海地层盾构选型及掘进适应性评价模型。
2.1.3模糊综合评价模型
假设评价目标的影响因素包含m个、评价等级包括n个，影响因素组成的集合称之为因素集X＝{x1,x2,x3,…,xm}，评价等级组成的集合称之为评价集V＝{v1,v2,v3,…,vn}。模糊综合评价模型的详细构建流程如下：
(1)因素评价
对因素集X中的因素xi(i＝1,2,3,…,m)确定其关于评价等级vj(j＝1,2,3,…,n)的隶属度为rij，进而得到因素xi的模糊评价集ri＝(ri1,ri2,ri3,…,rin)。
(2)构造综合评价矩阵
将m个因素的评价集作为矩阵行，得到一个总的评价矩阵R。
Figure BDA0002546092820000056
（3）确定因素权重模糊集
若因素xi的权重为ai(i＝1,2,3,…,m)，则矩阵A＝{a1,a2,a3,…,am}即为因素论域X上的模糊集。通常把模糊集A中的元素进行归一化处理。
(4)求模糊综合评价集
根据步骤(2)构造的综合评价矩阵R和步骤(3)中的因素权重模糊集A，采用广义模糊合成运算得到模糊综合评价集合B。
Figure BDA0002546092820000061
(5)综合评判
根据最大隶属度原则，选择模糊综合评价矩阵B中最大元素所对应的评价等级作为系统综合评价的结果。
2.2模糊综合评价模型的权重确定方法及隶属函数
2.2.1权重确定方法
权重是指评价指标对评价主体的重要程度以定量化表示的数值，它相比于传统的占比，更多的是强调重要程度。客观赋权法是基于各评价指标之间的内在联系来确定权重，如熵值法、主成分分析法和神经网络分析法等。
(1)基本思想
假设n个物品A1,A2,A3…An分别对应的已知重量为ω1,ω2,ω3…ωn，且n个物品重量之和为1。将两两物品重量的比较的结果构造判断矩阵A：
Figure BDA0002546092820000062
设w＝(ω1,ω2,…ωn)T为n个物品重量构成的重量向量，根据线性代数中关于矩阵运算的规定，判断矩阵A右乘重量向量w，则有：
Figure BDA0002546092820000063
由式2-2可知，w是判断矩阵A的一个特征向量，λ是特征向量w对应的特征值。判断矩阵A的秩为1，故λ＝n是判断矩阵A的唯一非零特征值，即最大特征值。
现把上述例子中n个物品的重量已知改变为未知，按照既定的比较结果的赋值标准对n个物品两两作比较构造判断矩阵A′，其中，a′ij为物品Ai和Aj重量比较后按照既定赋值标准得到的结果。对判断矩阵A′求其最大特征值λ′max对应的特征向量w′，归一化后的特征向量w′即为n个物品的相对重量。
Figure BDA0002546092820000064
同理，类比上述方法，通过提前设定恰当合理的比较标度，对同层次影响因素两两进行比较得到的判断矩阵求最大特征值λmax对应归一化后的特征向量w，就能得到同层次各影响因素的相对重要性排序(层次单排序)，进而得到全部影响因素或方案相对于目标层的权重排序(层次总排序)，给决策者提供决策分析依据。
(2)基本步骤
把所研究问题看作是一个系统，首先按照系统工程中对系统分解再整合的思想，将复杂问题分成若干层次和若干组指标，形成有序的递阶层次结构模型；然后，每一层中同组不同指标两两之间通过相互比较得到各评价指标相对于上层评价指标的定量标度值构成的判断矩阵；最后，把通过对判断矩阵进行处理得到当前层次评价指标的权重在递阶层次结构模型内合成，得到最下层评价指标相对于评价主体的权重及其排序。
层次分析法构建求权重数学模型具体步骤如下所示：
1)构建递阶层次模型
在构建递阶层次模型之前，应明确评价目标及其影响因素，尤其是确定各个影响因素之间的逻辑关系及层次结构。在构建递阶层次模型时，通常把复杂问题分解为多个层次，上层影响因素对其下层影响因素起决定性支配作用。一般把所要解决的问题作为最上层，即目标层，目标层只能有一项；把影响目标层的因素作为中间层，即准则层，根据待解决问题的复杂程度准则层可以是一层或者数层；把影响待解决问题的最下层的多个因素称之为指标层。
2）构造判断矩阵
若比较指标层n个因子U＝{U1,U2,U3,…,Un}对其上一层准则Pi的影响程度，每次分别取两个不同因子Ui和Uj进行比较得到aij，则矩阵A＝(aij)n×n为U-Pi的判断矩阵。根据判断矩阵中元素的确定方法，则可容易得到Uj和Ui的比值为1/aij，即判断矩阵A的全部元素只需要评价指标两两之间比较n(n-1)/2次。aij的值可按表2-2的1～9及其倒数作为标度值。
表2-2判断矩阵元素赋值标准
Figure BDA0002546092820000071
采用上述方法对两个评价指标进行比较，虽然从很大程度上消除了全部评价指标之间相互比较的困难性，提高了准确度，但若评价指标过多，极易造成对评价指标敏感性下降，进而导致评价矩阵不可避免的出现不一致性。若使判断矩阵具有一致性，判断矩阵A须满足式2-4。
Figure BDA0002546092820000072
3)层次单排序及一致性检验
判断矩阵A最大特征值λmax对应的特征向量w＝(ω1,ω2,ω3,…ωn)归一化后为下层各个因素对应上层某一因素的排序权重值，即为层次单排序。判断矩阵A的特征值和特征向量求解方法有行和正规化法、列和求逆法、方根法、特征根法及最小平方法等。特征根法是当前计算判断矩阵特征向量最常用的方法，根据矩阵计算方法可采取公式2-5计算判断矩阵A的最大特征值λmax及其对应的特征向量w。
Aw＝λmaxw (2-5)
若公式2-3计算得到的λmax＝n，则说明判断矩阵A是完全一致的，即可认为通过判断矩阵A计算得到的评价指标权重完全符合客观情况。
由于实际问题的复杂性，判断矩阵完全满足一致性是不现实的。因此，若构造的判断矩阵与完全一致性相偏差不大，即可认为构造的判断矩阵符合“满意一致性”。判断矩阵一致性程度可用一致性指标CI确定。
Figure BDA0002546092820000073
由公式2-6可知，CI的值越小，判断矩阵的一致性程度越优。当CI＝0时，判断矩阵具有完全一致性。一致性指标只能定性评价判断矩阵一致性程度，并不能表明CI值在什么范围内判断矩阵符合“满意一致性”。因此，引入一致性比率CR定量评价判断矩阵是否具有“满意一致性”。
CR＝CI/RI (2-7)
公式2-7中RI是平均一致性指标，它与判断矩阵的维数n有关，RI值与n的关系如表2-3所示。当CR<0.1时，我们就可认为判断矩阵具有“满意一致性”；反之，则需对判断矩阵进行修改，直至判断矩阵通过一致性检验。
表2-3平均一致性指标RI值与n的关系
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9
RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
4)层次总排序及一致性检验
层次总排序就是通过对层次单排序结果自上而下逐层合成，最终得到指标层(最底层)元素对目标层(最高层)的排序权重。
表2-4层次总排序自上而下计算方法
Figure BDA0002546092820000074
Figure BDA0002546092820000081
假设上层m个元素A1,A2,A3,…,Am对应的该层次的总排序权重分别为a1,a2,a3,…,am；下层n个元素B1,B2,B3,…,Bn分别对应上层元素A1,A2,A3,…,Am的层次单排序权重为c1j,c2j,c3j,…,cnj，其中下层Bi不是上层Aj的影响因素时，令cij＝0。故下层n个元素相对于目标层的排序权重向量b＝(b1,b2,b3,…,bm)可按表2-4计算得到。
Figure BDA0002546092820000082
同理，层次总排序一致性检验也应自下而上对层次单排序一致性检验结果进行整合，则B层总排序一致性比率计算方法如公式2-8所示，且当CR<0.1时，即可认为B层总排序具有“满意的一致性”。
2.2.2模糊数学
传统经典数学的基石是经典集合，集合是描述人类思维认识客观存在事物并对其进行分类的数学方法。经典集合规定集合A中的任何元素和集合A之间是非此即彼的关系，即集合A中的任何一个元素要么属于集合A，要么不属于集合A。传统数学追求对事物的精确归属，但在现实世界中人们可以利用少量的模糊信息便可对客观事物做出精准识别和准确判断，如医生可根据病人对病情三言两语的描述及身体外在表征等模糊信息进行病症判定。
传统数学大大的限制了决策、判断、控制等相关问题的研究发展，故为了克服传统数学在处理模糊信息的局限性，人们开始研究具有模糊性的数学表达方法。模糊性是指客观存在的事物之间难以用清晰的界限加以区分的性质。
模糊数学就是上世纪70年代新发展起来区别于经典数学的一个数学分支，它并不是字面意义所表达的“模糊”的数学，而是研究模糊现象所带有的模糊信息的不确定性的精确性数学方法。
模糊数学的核心基础是模糊集合，因此也被称之为模糊集理论。模糊集合的思想打破了经典二值逻辑的束缚，故模糊数学的基本思想就是利用经典集合中的精确思想对大量客观存在的模糊现象和外延不明确的概念进行描述，建立数学模型进而对其做出精确判断。
在现实生活中，客观存在事物的不确定性包括随机性和模糊性，但随机性和模糊性二者之间是有本质差别的。概率论研究的随机性是客观事物其本身的概念明确，只是由于判断条件不充分，致使判断条件不能压倒性的判断客观事物，这种在判断事物是否表达时所表现出来的不确定性称之为随机性。而模糊数学研究的模糊性是所研究的客观事物其本身概念是不明确的、模糊的，不确定性是因其概念外延不清晰所造成的。
模糊数学相比概率学的优势在于模糊数学对不确定事物的精确性判断。假如有块猪肉，一块猪肉的新鲜程度是0.85，另一块猪肉是新鲜猪肉的概率则是0.85。前者说明这块猪肉虽然不是完全新鲜的，但起码能确定是可以食用的，而另一块则表明有0.15的概率是不能食用的。故模糊数学的模糊性与随机性的不确定性相比是一个精确性的判断。
模糊数学因其本身专有特点在智能医疗、气象预报、自动驾驶、信息检索、地震预测等领域已经获得了巨大的成功，即使在语音识别、文字翻译及心理分析等与不能定量分析的领域也已经运用成功。
2.2.3隶属函数
客观存在的事物总是依托一定范围内的对象而存在，故人们对实际问题进行研究时，依托的全体对象称为论域。在经典数学中，论域X中任意给定的元素x和任意多个元素构成的经典集合A的关系只能是属于或者不属于的关系。若采用二值函数表达，属于即为1，不属于即为0。
类似的，论域Y中任意给定的元素y与任意多个元素组成的模糊集合B的关系可以用0到1中的任意数进行表示，即模糊集合B是元素y到[0,1]上的映射(隶属函数)，则B(y)称之为y对B的隶属度。若隶属度B(y)越接近1，则表示y属于B的程度越高；若隶属度B(y)越接近0，则表示y属于B的程度越低。这样模糊集合就可以通过一定的形式用经典集合表达，经典集合可以当做是模糊集合的一个特例。通过模糊集合的定义也可以说明模糊数学是对模糊事物的精确度判断。
在经典数学中，函数是两个经典集合的映射，也可以理解为映射即为函数，故构造合理的隶属函数是成功应用模糊数学的关键步骤。隶属函数从其确定本质上来讲是客观的，但是不同的个体对模糊概念的认识程度又是不同的，故隶属函数的确定过程又带有一定程度上的主观性。
建立符合客观实际情况的隶属函数是成功运用模糊综合评价法的关键步骤。隶属函数最常用的构造方法是参考函数法，即参考某些已经构造成功的经典隶属函数，通过选择符合实际情况的参数，采用拟合、整合或者实验数据段得到与实际情况一致的隶属函数。模糊综合评价方法中，常用的典型隶属函数类型有：矩形和升降半矩形、Γ形和升降半Γ形、正态形和升降半正态形、柯西形与升降半柯西形、梯形与升降半梯形、岭形与升降半岭形等。
2.3盾构选型及掘进综合适应度及评价标准
2.3.1盾构选型及掘进综合适应度计算方法
滨海地层大多处于大陆板块边缘或不同板块结合处，经常会出现岩层全面或者部分侵入土层现象，又或者出现土层构成复杂的现象，故滨海地层的一个盾构掘进区间大多是由不同长度的地质条件不均的地质段构成。盾构机对不同地质条件的地段适应度是不同的，如同一台盾构机在土层的适应度要比富水砂层的适应度高，为了能够合理的评价在由不同地质段构成的盾构区间的盾构选型及掘进适应性，特定义了综合适应度
Figure BDA0002546092820000083
这一概念对其进行评价：
Figure BDA0002546092820000084
式2-9中：L表示盾构区间总长度，Li表示盾构区间第i段长度，Di表示盾构隧道长度Li的分段适应度，
Figure BDA0002546092820000085
表示将盾构区间分成的总段数。
2.4盾构选型及掘进适应性评价体系
2.4.1盾构选型适应性评价体系
(1)盾构选型原则
对于既定的隧道区间地质，选择合适的盾构机型是影响盾构隧道开挖是否安全、快速最为关键的因素之一。盾构选型受到多种因素的影响，不可能考虑全部影响因素，必须选取最为关键性的影响因素。
(2)盾构选型的主要影响因素选取
目前国内常用盾构机主要包括泥水平衡盾构机及土压平衡盾构机，这两种不同工作模式盾构机最大的不同在于稳定刀盘开挖前方掌子面的机理不同。
泥水平衡盾构机工作原理是通过将泥水仓中的泥浆注入到刀盘开挖前方土体并与之形成不具有透水性的泥膜，以泥水压力平衡开挖掌子面的水、土压力，维持掌子面的稳定；土压平衡盾构的工作原理是通过刀盘切削后进入土仓内的渣土形成的压力抵抗刀盘开挖前方掌子面的水、土压力，维持掌子面的稳定。由于上述两种盾构机的工作原理不同、掘进时所必须的工作环境不同，导致它们对软土地质的适应范围也不同，主要体现在不良地质、地质条件及施工控制的适应性差异。
国内外大量的施工经验表明，在规定时间内或者盾构隧道提前完工所节省的成本补偿因进行详细地质勘察所延误的工期及成本绰绰有余。盾构机实质上是为了应对开挖区间复杂地质“量身定做”的机械，故只有在掌握详细、准确地质勘察资料，筛选出盾构选型的关键影响因素，才能正确指导盾构选型。
在考虑盾构选型的依据及原则的基础上，重点分析了导致盾构掘进困难的各种施工风险源，盾构选型的关键因素主要包括以下三个方面：1)隧道设计参数；2)水文地质条件；3)线路周边环境。
盾构隧道设计参数主要由隧道埋深、长度、断面直径、坡度及平曲线半径等构成。隧道开挖直径越大，对土体的扰动越大，刀盘开挖前方掌子面越不易稳定。由于泥水盾构和土压平衡盾构除了维持掌子面的稳定的工作原理不同之外，其余组成设备大致相同，因此两种盾构机除了隧道断面直径以外，其余的隧道设计参数适应性程度并无较大差异。因此，隧道设计参数中的断面直径是影响盾构选型的关键性因素。
水文地质条件主要包括地层渗透系数、地层颗粒级配、粘聚力、摩擦角、液限、塑限、密度等。由于泥水盾构是利用注入到刀盘前方土体的泥浆来维持掌子面的稳定，故泥水盾构能适用于绝大部分地层，甚至是富水地层；土压平衡盾构是利用刀盘开挖的渣土作为稳定掌子面的介质，故土压平衡盾构只能适用于低渗透性、小摩擦角、高塑性的黏性土层。因此，选取水文地质条件中的渗透系数、地层颗粒级配及地下水压作为盾构选型的关键影响因素。
盾构常用于软土地层，主要用于开挖城市地铁等隧道，不可避免的会穿越管线、既有(运营)隧道、建(构)筑物、桩基等，盾构掘进时保持建(构)筑物沉降不超限是施工控制中的一大难题。综合国内外施工经验及工作原理，泥水盾构对地层沉降控制能力优于土压平衡盾构。因此，选取线路周边环境中近接施工时对地层沉降控制能力作为影响盾构选型的关键性因素。
2.4.2盾构掘进适应性评价体系
盾构掘进适应性评价的影响因素众多，其中包括部分可定量表示的影响因素及部分充满不确定的定性影响因素，而且其中某些因素之间是相互关联、相互影响的。若盾构掘进适应性评价体系中包含全部影响因素，不仅会导致评价体系过于繁琐、臃肿、效率低下，还会出现一部分定性影响因素无法定量化表示，最后导致评价结果不令人信服。盾构掘进适应性评价指标应具有全面性、简洁性、代表性与科学性，能够直接或者间接作用于盾构掘进适应性评价的结果。因此，必须对繁杂的盾构掘进影响因素进行进一步筛选，构建合理、科学、全面的盾构掘进适应性评价体系。
综合国内外施工实例，盾构掘进影响因素主要分为五个方面：盾构设计、隧道设计、水文地质、不良地质、线路周边环境及施工管理，包括六个准则层38个指标层的评价指标。本发明首先通过在文献调研的基础上初步建立的盾构掘进适应性评价体系，对初步建立的盾构掘进适应性评价体系进行查缺补漏完善评价体系，并根据SPSS统计软件分析赋值结果的平均值、标准差及变异系数对指标进行进一步的筛选，确定最终的盾构掘进适应性评价体系。
(1)平均值，评判评价指标的重要性。平均值越大表示评价指标的重要性越大。平均值计算公式如下所示：
Figure BDA0002546092820000091
式2-11中，
Figure BDA0002546092820000096
表示第j个评价指标的平均值；m为样本总数；xij表示第i个设备给出的第j个评价指标的评分值。
(2)标准差，表征评价指标重要性的离散程度。标准差越大表示评价指标的重要性离散度越大，即该评价指标重要性争议较大。标准差计算公式如下所示：
Figure BDA0002546092820000092
式2-12中，Sj表示第j个评价指标的标准差；m、
Figure BDA0002546092820000093
xij含义同公式2-8。
(3)离散系数，也是表征评价指标重要性的离散程度，可以看作是为了克服标准差的缺点而对其的补充。变异系数越大表示评价指标的波动越大，其计算公式如下：
Figure BDA0002546092820000094
式2-13中，Vj表示评价指标的离散系数。
通过分析单个盾构掘进适应性评价指标的赋值结果，得到准则层(表2-6)、指标层(表2-7～2-12)的相关筛选参数
表2-6盾构掘进适应性评价体系准则层分析结果
准则层影响因素 平均值 标准差 离散系数
不良地质 9.3 0.37 0.04
盾构设计 7.25 0.19 0.03
隧道设计 6.43 0.27 0.04
水文地质条件 6.35 0.41 0.07
线路周边环境 7.05 0.30 0.04
施工管理 6.23 0.27 0.04
表2-7盾构掘进适应性评价体系准则层不良地质评价指标筛选分析结果
Figure BDA0002546092820000095
Figure BDA0002546092820000101
表2-8盾构掘进适应性评价体系准则层隧道设计评价指标筛选分析结果
隧道设计 平均值 标准差 离散系数
隧道埋深 3.25 1.07 0.33
隧道长度 7.55 0.82 0.11
隧道平曲线半径 8.83 0.47 0.05
隧道坡度 9.17 0.47 0.05
隧道断面尺寸 3.5 1.29 0.37
表2-9盾构掘进适应性评价体系准则层水文地质条件评价指标筛选分析结果
水文地质条件 平均值 标准差 离散系数
岩石单轴抗压强度 6.08 0.34 0.06
土层颗粒级配 7.67 0.99 0.13
土层流塑性 7.42 1.17 0.16
土层渗透性 6.17 0.90 0.15
地下水压力 7 0.58 0.08
表2-10盾构掘进适应性评价体系准则层盾构设计评价指标筛选分析结果
盾构设计 平均值 标准差 离散系数
总推力 6.25 0.48 0.08
刀盘额定扭矩 7.58 0.93 0.12
刀盘脱困扭矩 5.58 0.93 0.17
刀盘转速 6.5 0.65 0.10
刀盘开口率 7.67 0.90 0.12
刀具配制 4.17 1.07 0.26
刀具间距 6.25 0.56 0.09
组合刀具高度差 6.75 0.69 0.10
刀盘支撑结构 3.42 0.45 0.13
螺旋输送机出土量 3.17 0.69 0.22
后配套系统 4.42 0.93 0.21
表2-11盾构掘进适应性评价体系准则层线路周边环境评价指标筛选分析结果
线路周边环境 平均值 标准差 离散系数
穿越桩基 6.17 0.62 0.10
穿越既有隧道 6.92 0.61 0.09
穿越既有线路 7.92 0.61 0.08
穿越既有管线 5.17 0.69 0.13
表2-12盾构掘进适应性评价体系准则层施工管理评价指标筛选分析结果
施工管理 平均值 标准差 离散系数
施工技术水平 7.25 0.69 0.09
施工管理水平 6.08 1.02 0.17
盾构保养与维护 2.92 0.73 0.25
盾构吊装 1.92 0.73 0.38
基岩凸起地段实质上是上软下硬地层，因此，把基岩凸起地段作为软硬不均地层评价指标的一个分项进行盾构掘进适应性评价。本发明选取表4和表5中平均值
Figure BDA0002546092820000102
离散系数Vj＜0.25的评价指标构建盾构掘进适应性评价体系。
3.2基于AHP权重计算原理构建权重最优数学模型
3.2.1标准遗传算法的缺点及其改进
标准遗传算法在模式定理和积木块假设的基础上，通过采用遗传操作逐代迭代使目标函数达到近似最优解，因此遗传操作是标准遗传算法成为具有全局寻优能力的基础。下面对标准遗传算法中所采用的遗传操作算子进行简要说明，并根据其缺点做出针对性改进，增大改进后遗传算法的全局寻优能力及其鲁棒性。
3.2.1.1自适应选择算子
标准遗传算法采用比例选择方法作为其选择算子。顾名思义，比例选择方法就是种群中的个体被筛选出来进行遗传操作的概率与其本身的适应度大小成正比，即种群中适应度高的个体比适应度小的个体被筛选进行遗传操作的机会大。比例选择方法的基本思想是假设父代种群中个体有n个，个体i的适应度为f(i)，则父代中个体被选取进行交叉操作产生子代的概率及累计概率分别为p(i)、q(i)。把0～1中随机产生的随机数r与累计概率比较大小，若q(i-1)＜r＜q(i)，则选中父代种群中第i个个体进行交叉操作。
Figure BDA0002546092820000111
Figure BDA0002546092820000112
通过这种方法可以确保种群中个体的适应度是逐代变高的，所求目标函数的解也是逐渐趋近最优解的，但是比例选择方法只能说明适应度高的个体比适应度小的个体被筛选进入下一代的概率高，并不能保证种群中适应度排名靠前的个体进入下一代个体，而且极有可能丧失种群中的适应度最高的个体。
针对上述选择算子的缺点，本发明对每代种群个体的适应度进行排序，将适应度排名在前10％的个体直接不参与遗传操作而直接进入子代，然后将种群中剩余的个体进行遗传操作。对每代种群的适应度进行排名，每代保存在精英个体都会随着其适应度排名的变化而变化。通过采用改进的选择算子，不仅可以保证每代的最优解可以直接进入子代种群，还可以确保种群的多样性，提高了算法全局收敛的速度。
3.2.1.2自适应交叉算子
标准遗传算法采用固定的交叉概率Pc对种群中的个体进行单点交叉。所谓单点交叉就是通过选择算子随机选择种群中的两个个体编码字符串中的某个等位字符，然后交换等位字符后的字符。
遗传算法主要通过交叉算子实现全局搜索的能力，种群中不同个体之间通过相互交叉产生积木块模式，进而得到高阶、长定义距和高适应度的模式。遗传算法初始种群不论是随机生成的还是经过设计筛选后的，初期种群中都是劣质个体占据主要部分。因此，遗传算法初期应该采用较大的交叉概率，增大寻找最优解的空间。遗传算法后期种群中优质个体较多，个体差异性较小，此时应该使用较小的交叉概率来保证群体的稳定性，使算法逐步收敛于最优解。
标准遗传算法采用恒定不变的较大交叉概率，算法运行后期会破坏已经得到优质个体，使算法趋于随机搜索。故，针对标准遗传算法交叉算子的缺点，本发明采用自适应两点交叉算子，即交叉概率Pc随着种群总体适应度的变化而变化，在遗传算法初期，个体差异性大，交叉概率的取值也比较大；在遗传算法后期，个体之间差异性小，且优质个体数量占大多数，此时采用的交叉概率比较小，能充分保证优质个体不被破坏，加快遗传算法的收敛速度。交叉概率Pc随着个体适应度的取值如公式3-3所示。
Figure BDA0002546092820000113
式中：Pcmax为最大交叉概率，本发明取0.9；f为当前选中个体的适应度即f(i)，fmin为当代种群中最小的适应度，fmax为当代种群中最大的适应度；k1为交叉概率调整系数，本发明取0.5。
两点交叉方式就如同单点交叉方式那般随机选中种群中两个个体编码字符串的两个等位基因，然后交换两个等位基因之间的基因。两点交叉比单点交叉更有利于保护适应度高的个体中那些模式良好的积木块，进而通过积木块假设更快找到最优解，增大遗传算法全局收敛的能力。
3.2.1.3自适应变异算子
在自然界中，有性繁殖的基因重组是性状稳定遗传的主要方式，尤其是优良性状的遗传，但，在基因重组过程中由于物理因素、化学因素及生物因素等不可控因素导致基因发生突变。基因突变的几率是非常小的，且其突变结果大多是劣质的，但不可否认的是，基因突变也有产生优质个体的可能，也是改变生物进化方向的一个重要手段。
基于上述描述，标准遗传算法一般利用固定不变的变异概率Pm对种群中的个体进行基因突变。在算法后期种群中优质个体较多，若此时采用的变异概率较大，则会破坏优质个体，使算法趋于随机搜索，不利于算法的收敛；但在算法中前期，较大的变异概率有利于算法跳出局部收敛，得到目标函数的全局最优解。
针对标准遗传算法变异算子的缺点，本发明采用基于个体适应度的自适应基本位变异算子，即个体的变异概率值Pm与其本身的适应度有关，在遗传算法初中期，通过采用相对较大的变异概率值Pm，增大种群的多样性以便于跳出局部最优解；在遗传算法后期，通过采用相对较小的变异概率值Pm，最大限度的保存种群中的优质个体，加快遗传算法收敛的速度。自适应变异概率Pm取值如公式3-4所示。
Figure BDA0002546092820000114
式中：Pmmax为最大变异概率，本发明取0.1；f为当前选中个体的适应度，fmin为当代种群中最小的适应度，fmax为当代种群中最大的适应度；k2为交叉概率调整系数，本发明取0.1。
针对变异算子的基因突变的方式，本发明采取的基本位变异就是随机选取个体编码字符串的两个互异的基因，然后对其取反。把生成的随机数中小于自适应变异概率值Pm的个体的其中两个等位基因取反，即把原来二进制编码中的0变为1和1变为0。
3.2.1.4改进的遗传算法参数取值及流程
根据二进制编码的原理可知，其交叉搜索的能力远强于实数编码，且这种差距会随着种群规模的变大而变大，因此，我们选择二进制的编码方式。改进后的遗传算法实质上是对标准遗传算法的遗传操作中的选择操作、交叉操作及变异操作做了不同程度上的改进。改进的遗传算法也是如同标准遗传算法通过遗传操作一般，逐代生成适应度高的种群，最终得到全局最优解。其参数取值及详细步骤如下所示：
(1)初始化。设置当前进化迭代次数为0，最大进化迭代次数为1000，随机生成5000个个体构成的初始种群P(0)。
(2)个体适应度计算。由于本发明所求解目标函数的最小值，算法后期优质个体的适应度差别不大，因此，对于优质个体选择性的敏感度就会变弱。为了解决算法后期对于优质个体选择能力变弱的状况，我们把目标函数的倒数作为适应度函数，计算种群P(t)中每个个体的适应度值。适应度函数计算公式如3-5所示。
Figure BDA0002546092820000115
式中，f(i)′为第i个个体适应度值；f(i)为第i个个体目标函数值；由于求得目标函数的最小值可能为0，故，使分母加1以保证函数在数学上的正确性。
(3)自适应选择操作。将按照个体的适应度排名分为精英种群和进行遗传操作的种群。
(4)自适应交叉操作。本发明采取交叉概率与个体适应度相关的自适应两点交叉算子。
(5)自适应变异操作。本发明采取变异概率与个体适应度相关的自适应随机均匀交叉算子。
(6)生成子代种群。将步骤(3)的精英种群和步骤(4)、(5)的遗传算子生成的种群混合，并按照适应度排名筛选出前5000个个体。
(7)判断算法是否满足终止条件。经过对改进遗传算法的多次运行发现，算法一般迭代次数达300代时收敛，为了保守起见，故，本发明迭代次数设置为1000，即当迭代次数大于1000时，算法结束，解码最优个体，输出目标函数的全局最优解。
3.2.2构造判断矩阵权重计算数学模型
通常针对目标问题利用设备打分法得到判断矩阵，但多个影响因素之间的相互影响，往往会使五阶以下矩阵一致性指标满足条件，五阶以上(包括五阶)判断矩阵一致性程度较差。
高阶判断矩阵的权重计算多采用层次分析法的特征向量法或和积法，但是对于既定的判断矩阵，不论采取上述两种方法的何种方法其权重及一致性检验指标CR都已经确定，况且得到的权重并不是精确值。若判断矩阵的一致性检验不满足要求，只能修改判断矩阵，但高阶判断矩阵的修改难度很大。因此，针对传统层次分析法求取权重的缺点，将判断矩阵的权重计算和一致性检验结合起来构建目标函数，并利用上文改进的遗传算法计算目标函数值，求得在一致性检验最优的情况下判断矩阵的权重相对精确值。
根据判断矩阵的构造原理及判断矩阵性质可知，若判断矩阵满足绝对一致性，则其特征值与其维数相等；若判断矩阵不满足绝对一致性，则根据互反矩阵的性质可知，判断矩阵有且只有一个正的特征值。故，结合公式2-2得到关于判断矩阵最大特征值的表达式3-6；结合公式3-6和公式2-3得到关于判断矩阵一致性检验与权重的关系公式3-7，取其最小值即为改进遗传算法计算最优权重的目标函数公式3-8。
为了下文验证改进的遗传算法(Improved Genetic Algorithm)计算判断矩阵权重时描述方便，将利用公式3-8计算权重的方法简称为IGA-AHP。
Figure BDA0002546092820000121
其中，aij表示最终判断矩阵(或最终掘进判断矩阵)中的第i行第j列的元素值；wi表示指标i的权重向量；wj表示指标j的权重向量。
Figure BDA0002546092820000122
其中，aij表示最终判断矩阵(或最终掘进判断矩阵)中的第i行第j列的元素值；xi表示指标i的权重；xj表示指标j的权重。
Figure BDA0002546092820000123
min()表示取最小值；n表示指标数；aij表示最终判断矩阵(或最终掘进判断矩阵)中的第i行第j列的元素值；xi表示指标i的权重；xj表示指标j的权重；s.t.表示受限制于；f(ψ)为第ψ个个体目标函数；ψ＝1,2,3,...,n。
3.2.3仿真实验对比
为了验证改进的遗传算法计算判断矩阵权重的效果，选取了文献1中的矩阵A和文献2中的矩阵B，并对其权重和一致性比率进行计算。对比结果如表3-1和表3-2所示。
(1)算例1
Figure BDA0002546092820000124
表3-1不同方法权重计算结果对比
Figure BDA0002546092820000125
Figure BDA0002546092820000131
(2)算例2
Figure BDA0002546092820000132
表3-2不同方法权重计算结果对比
Figure BDA0002546092820000133
从上述两个算例的对比结果可知，本发明提出的IGA-AHP计算得到的判断矩阵一致性比率比层次分析法传统的计算方法小，也比基于加速遗传算法(AGA-AHP)计算得到的一致性比率小。根据层次分析法计算权重的原理可知，一致性比率与计算得到的权重结果精确度呈反比。根据本发明构造的改进遗传算法的目标函数可知，计算权重时是与一致性检验指标是联系在一起的，充分考虑了权重与一致性检验指标的相互关系。因此，可以认为本发明基于改进遗传算法和层次分析法计算得到的评价指标权重比传统层次分析法得到结果更加符合实际情况。
3.3盾构选型及掘进适应性评价指标权重
盾构施工安全的主要影响因素是盾构机本身参数与掘进地层是否相适应，因此，盾构选型及掘进适应性评价体系判断矩阵的来源主要是盾构机制造单位和盾构施工单位。故将判断矩阵划分为三个等级，具体权重如表3-3所示。
表3-3不同等级判断矩阵权重占比
矩阵等级 权重
第一等级 50％
第二等级 30％
第三等级 20％
设第一等级(First)的权重共有υ1位，权重第二系数的权重共有υ2位，第三等级(Third)的权重共有υ3位。根据表3-3，最终判断矩阵A为：
Figure BDA0002546092820000134
式中：
Figure BDA0002546092820000135
表示赋予权重第一系数0.5的第i个判断矩阵；
Figure BDA0002546092820000136
表示赋予权重第二系数0.3的第i个判断矩阵；
Figure BDA0002546092820000137
表示赋予权重第三系数0.2的第i个判断矩阵。
3.3.1盾构选型评价指标权重
3.3.1.1单层次排序评价指标权重
(1)盾构选型准则层的评价指标权重
通过公式3-9将收集的盾构选型准则层的结果综合为单一判断矩阵D：
Figure BDA0002546092820000138
根据IGA-AHP计算得到判断矩阵A的一致性指标值CI＝0.0283，并结合公式2-7计算得到其一致性比率CR＝0.049<0.1，因此，盾构选型适应性评价体系准则层判断矩阵D满足一致性检验的要求。盾构选型准则层的评价指标集D＝{P1,P2,P3}对应的归一化后权重向量集w＝{0.263,0.626,0.111}。根据评价指标权重进行排序：水文地质条件(P2)>隧道设计(P1)>线路周边环境(P3)。
(2)盾构选型指标层的评价指标权重
盾构选型模糊评价体系中的隧道设计和线路周边环境的指标层只有一个评价指标，水文地质条件的指标层包括地层颗粒级配、地层渗透系数及地下水压力三个指标。因此，将准则层隧道设计的指标层中隧道断面尺寸和准则层线路周边环境的指标层中沉降控制要求的单层次权重为1。
同理，对于水文地质条件运用公式3-9得到综合的判断矩阵P2：
Figure BDA0002546092820000141
根据IGA-AHP计算得到水文地质条件指标层的判断矩阵P2的一致性指标CI＝0.0006，并结合公式2-7计算得到其一致性比率CR＝0.001<0.1，因此，盾构选型指标层判断矩阵P2一致性检验结果符合满意一致性要求。水文地质条件评价指标集P2＝{u21,u22,u23}对应的归一化权重集w＝{0.164,0.342,0.492}。水文地质条件评价指标的权重排序为：地下水压力(u23)>土层渗透性(u22)>土层颗粒级配(u21)。
3.3.1.2总层次排序评价指标权重
根据公式2-8及表2-4计算得到盾构选型评价指标层次总排序的一致性检验指标CR和层次总排序权重如下表3-4所示。
表3-4盾构选型评价指标层次总排序权重
Figure BDA0002546092820000142
由表3-4可知，盾构选型评价指标的层次总排序一致性比率CR满足一致性检验，盾构选型评价指标权重从大到小依次为地下水压力(u23)、隧道断面尺寸(u11)、地层渗透系数(u22)、沉降控制要求(u31)、土层颗粒级配(u21)。
3.3.2盾构掘进评价指标权重
3.3.2.1评价指标权重单层次排序
(1)盾构掘进评价体系准则层的评价指标权重
根据公式3-9将收集到的多个盾构掘进评价体系准则层的判断矩阵综合成为一个判断矩阵D：
Figure BDA0002546092820000143
根据IGA-AHP计算矩阵D得到其一致性指标CI＝0.042，并结合公式2-7计算得到其一致性比率CR＝0.038<0.1，因此，判断矩阵D满足一致性检验的要求。盾构掘进评价体系准则层的评价指标集D＝{P1,P2,P3,P4,P5,P6}对应的归一化权重集w＝{0.313,0.225,0.136,0.152,0.116,0.058}。将评价指标根据其权重大小进行排序：不良地质(P1)>盾构设计(P2)>水文地质条件(P4)>隧道设计(P3)>线路周边环境(P5)>施工组织管理(P6)。
(2)盾构掘进准则层不良地质指标层的权重
根据公式3-9将盾构掘进评价体系准则层不良地质评价指标的多个判断矩阵综合成为一个判断矩阵P1：
Figure BDA0002546092820000144
根据IGA-AHP计算得到矩阵P1的一致性指标CI＝0.1005，然后结合公式2-7计算得到矩阵P1的一致性比率CR＝0.09<0.1，因此，判断矩阵P1满足一致性检验的要求。盾构掘进准则层不良地质的评价指标集P1＝{u11,u12,u13,u14,u15}对应的归一化后的权重向量集w＝{0.194,0.115,0.367,0.142,0.182}。不良地质指标层权重排序结果为：岩溶地段(u13)>富水砂层(u11)>含孤石地段(u15)>软硬不均地段(u14)>硬岩地层(u12)。
(3)盾构掘进准则层盾构设计指标层的权重
根据公式3-9将盾构掘进评价体系准则层盾构设计评价指标的多个判断矩阵综合成为一个判断矩阵P2：
Figure BDA0002546092820000151
根据IGA-AHP计算得到矩阵P2的一致性指标值CI＝0.0248，然后根据公式2-7计算得到判断矩阵P2的一致性比率CR＝0.002<0.1，因此，判断矩阵P2满足一致性检验的要求。盾构掘进准则层盾构设计的评价指标集P2＝{u21,u22,u23,u24,u25,u26}对应的归一化后得权重集w＝{0.186,0.269,0.088,0.172,0.167,0.118}。盾构设计指标层的评价指标权重的排序为：刀盘额定扭矩(u22)>总推力(u21)>刀盘开口率(u24)>刀具间距(u25)>组合刀具高度差(u26)>刀盘转速(u23)。
(4)盾构掘进准则层隧道设计指标层的权重
根据公式3-9将盾构掘进评价体系准则层隧道设计评价指标的多个判断矩阵综合成为一个判断矩阵P3：
Figure BDA0002546092820000152
根据IGA-AHP计算得到矩阵P3的一致性指标值CI＝0.0008，然后根据公式2-7计算得到判断矩阵P3的一致性比率CR＝0.001<0.1，因此，判断矩阵P3满足一致性检验的要求。盾构掘进准则层盾构设计的评价指标集P3＝{u31,u32,u33}对应的归一化后得权重集w＝{0.201,0.421,0.378}。隧道设计指标层的评价指标权重的排序为：隧道平曲线半径(u32)>隧道坡度(u33)>隧道长度(u31)。
(5)盾构掘进准则层水文地质条件指标层的权重
根据公式3-9将盾构掘进评价体系准则层隧道设计评价指标的多个判断矩阵综合成为一个判断矩阵P4：
Figure BDA0002546092820000153
根据IGA-AHP计算得到矩阵P4的一致性指标值CI＝0.0093，然后根据公式2-7计算得到判断矩阵P4的一致性比率CR＝0.0081<0.1，因此，判断矩阵P4满足一致性检验的要求。盾构掘进准则层盾构设计的评价指标集P4＝{u41,u42,u43,u44}对应的归一化后得权重集w＝{0.323,0.148,0.191,0.171,0.167}。水文地质条件指标层的评价指标权重的排序为：岩石单轴抗压强度(u41)>土层流塑性(u43)>土层渗透性(u44)>地下水压力(u45)>土层颗粒级配(u42)。
(6)盾构掘进准则层线路周边环境指标层的权重
根据公式3-9将盾构掘进评价体系准则层隧道设计评价指标的多个判断矩阵综合成为一个判断矩阵P5：
Figure BDA0002546092820000154
根据IGA-AHP计算得到矩阵P5的一致性指标值CI＝0.045，然后根据公式2-7计算得到判断矩阵P5的一致性比率CR＝0.078<0.1，因此，判断矩阵P5满足一致性检验的要求。盾构掘进准则层盾构设计的评价指标集P5＝{u51,u52,u53}对应的归一化后得权重集w＝{0.119,0.558,0.323}。线路周边环境指标层的评价指标权重的排序为：穿越既有隧道(u52)>穿越既有管线(u53)>穿越桩基(u51)。
(7)盾构掘进准则层施工组织管理指标层的权重
由盾构掘进适应性评价体系可知，准则层施工组织管理只有施工技术水平和施工管理水平两个评价指标构成，其权重分配不用通过AHP也能得到精确值，故根据公式3-9计算得到盾构掘进准则层线路周边环境的评价指标集P6＝{u61,u62}归一化后的权重向量集w＝{0.6,0.4}。施工组织管理的评价指标权重排序为：施工技术水平(u61)>施工管理水平(u62)。
3.2.2.2评价指标权重总层次排序
根据公式2-8计算得到一致性比率CR＝0.05<0.1(计算过程如表3-5所示)，满足一致性检验的要求，故根据表2-4计算得到的盾构掘进评价指标层的总排序权重(表3-6)。
表3-5盾构掘进适应性评价指标层次总排序一致性检验
Figure BDA0002546092820000161
表3-6盾构掘进适应性评价指标层次总排序权重
Figure BDA0002546092820000162
Figure BDA0002546092820000171
4.1盾构选型适应性评价指标适应性分析
目前，国内外地铁隧道盾构施工所用盾构机主要是EPB(土压平衡盾构机)和泥水平衡盾构机。故本节根据盾构选型适应性评价体系和模糊数学对盾构选型评价体系准则层的评价指标分别建立泥水平衡盾构机和土压平衡盾构机的隶属函数。
4.1.1隧道设计评价指标隶属函数
盾构隧道施工时，盾构掘进不可避免的会对前方开挖土体造成扰动，隧道断面尺寸越大，其对土体造成的扰动越大。由于泥水平衡盾构是通过向开挖前方土体注入略高于掌子面水土压力的泥浆来维持掌子面的稳定，且刀盘前方开挖掌子面是封闭的，因此，泥水平衡盾构机在控制开挖掌子面稳定的能力要优于土压平衡盾构机，在隧道断面尺寸比较大时，其控制稳定的能力尤为明显。
地铁运营的要求盾构隧道直径也不能过小，通常直径在2～4.2m之间的小型盾构机用于管廊等市政工程的施工，直径在6～7m之内的盾构隧道已经逐渐不能满足要求，直径7～8m的中型断面逐渐成为主流。目前，国内直径超过13m的超大直径盾构隧道开挖时一般考虑使用泥水平衡盾构机，泥水平衡盾构机开挖直径一般在13m以下，而其最大开挖直径已达15.8m以上；土压平衡盾构机开挖直径一般在10m以下，而其最大开挖直径已达14.5m以上。综上所述，将盾构选型评价指标中的隧道断面尺寸评价标准分为以下四个评价等级(表4-1)。
表4-1不同模式盾构机对应隧道断面尺寸的评价等级
Figure BDA0002546092820000172
根据表4-1得到盾构选型评价指标中隧道断面尺寸对应不同模式盾构机的隶属函数(表4-2)。
表4-2不同模式盾构机对应隧道断面尺寸的隶属函数
Figure BDA0002546092820000173
4.1.2水文地质条件评价指标隶属函数
4.1.2.1土层渗透性的隶属函数
若盾构掘进地层渗透系数过大，而且往往渗透系数大的地层中粗颗粒含量较多，此时，土压平衡盾构机不易建立土仓压力，有可能导致掌子面坍塌及地表沉降。相反的，若盾构掘进地层渗透系数过小，而且渗透系数较小的地层中细颗粒含量较多，不利于泥水平衡盾构在掌子面前方土体形成泥膜，易导致掌子面坍塌及地表沉降过大。
德法等国家根据大量施工经验给出了不同盾构类型与土层渗透系数之间的对应关系。当土层渗透系数值小于10-7m/s时，此时可选用土压平衡盾构机；当土层渗透系数大于10-4m/s时，此时可选用泥水平衡盾构机；当土层渗透系数在10-7m/s至10-4m/s之间时，可根据实际情况选用泥水平衡盾构机，也可以对渣土进行改良选用土压平衡盾构机。根据现场盾构施工实例，一般认为土压平衡盾构机作业的土层渗透系数上限为10-5m/s。故本发明把土层渗透系数值小于10-7m/s作为泥水平衡盾构机的不适应值，把土层渗透系数值大于10- 5m/s作为土压平衡盾构机的不适应值。
综上所述，将盾构选型评价指标中的土层渗透系数分为以下四个评价等级(表4-3)：
表4-3不同模式盾构机对应土层渗透系数的评价等级
Figure BDA0002546092820000174
Figure BDA0002546092820000181
根据表4-3得到盾构选型评价指标中土层渗透系数对应不同模式盾构机的隶属函数(表4-4)。
表4-4不同模式盾构机对应土层渗透系数的隶属函数
Figure BDA0002546092820000182
4.1.2.2土层颗粒级配的隶属函数
土压平衡盾构机土仓内渣土能否形成止水性能良好的塑流体与其本身细颗粒的含量息息相关，即细颗粒含量越多，越容易建立土仓压力平衡。相反，泥水平衡盾构机维持掌子面稳定的能力与能否在刀盘开挖前方土体中形成泥膜有关，即土层中粗颗粒之间的间隙相对较大，土层中粗颗粒含量越多，形成泥膜的能力越强。故，土压平衡盾构机适用于粉土、粉质黏土等细颗粒较多的黏性土层，泥水平衡盾构机适用于砂土、砾石粗砂等粗颗粒含量较多的砂性土层。
德、日等盾构机制造大国根据大量的盾构施工实例，总结出了不同类型盾构机与土层颗粒级配之间的适应关系。一般说来，若盾构掘进土层中细颗粒的含量在40％以上时，此时可选用土压平衡盾构机；相反的，适宜选用泥水平衡盾构机。细颗粒粒径的以0.075mm作为界限。
盾构机类型和土层颗粒级配之间的对应关系只是经验值，严谨性并不高。在实际盾构施工中，若土层中细颗粒含量少于30％，对渣土进行改良后，也可以选用土压平衡盾构机，且土压平衡盾构机螺旋输送机形成止水壁的细颗粒含量最低也是30～35％。因此，本发明把土层中细颗粒含量少于30％作为泥水平衡盾构机强适应值和土压平衡盾构机的不适应值；把土层中细颗粒高于50％作为泥水平衡盾构机的不适应值和土压平衡盾构机的强适应值。
综上所述，将盾构选型评价指标中的土层颗粒级配分为以下四个评价等级(表4-5)：
表4-5不同类型盾构机对应的土层颗粒级配的评价等级
Figure BDA0002546092820000183
根据表4-5得到盾构选型评价指标中土层颗粒级配对应不同模式盾构机的隶属函数(表4-6)。
表4-6不同模式盾构机对应土层颗粒级配的隶属函数
Figure BDA0002546092820000184
Figure BDA0002546092820000191
4.1.2.3地下水压力的隶属函数
若盾构掘进地层地下水压力值较大，土压平衡盾构机土仓内充满水，不易建立土压平衡，螺旋输送机会发生喷涌等风险；对于泥水平衡盾构，若地下水压力值过大会击穿泥膜，造成开挖掌子面失稳等风险。从盾构掘进对掌子面的稳定机理出发，泥水平衡盾构机比土压平衡盾构机更加适应地下水压力大的地层。
若盾构掘进地层的地下水压力大于0.3MPa时，可以选用泥水平衡盾构机，而对于地下水压能击穿泥膜的最大数值没有具体的规定。根据盾构施工实例，地下水压力不超过0.6MPa时几乎不会对泥水平衡盾构机造成影响。因此本发明将地下水压力值大于1.0MPa或者小于0.3MPa作为泥水平衡盾构的不适应值。
若盾构掘进地层的地下水压力值小于0.3MPa，宜选用土压平衡盾构机。但若土压平衡盾构机通过加长螺旋输送机的长度或者采用二级螺旋输送机也可以在地下水压力不大于0.55MPa的地层中掘进。
综上所述，将盾构选型评价指标中的地下水压力分为如表4-7所示的四个评价等级。
表4-7不同类型盾构机对应的地下水压力的评价等级
Figure BDA0002546092820000192
根据表4-7得到盾构选型评价指标中地下水压力对应不同模式盾构机的隶属函数(表4-8)。
表4-8不同模式盾构机对应地下水压力的隶属函数
Figure BDA0002546092820000193
4.1.3线路周边环境评价指标隶属函数
由于地铁线路逐渐增多，盾构隧道多位于基础设施完善的城区，新建地铁线路的周边环境越来越复杂，盾构开挖时不可避免的会对地层造成扰动，继而产生地表沉降。若在盾构施工近接地段(比如，新建盾构隧道小净距穿越建筑物、运营隧道、各种形式的桩基础及高铁线路等)地表沉降过大或者沉降区域不均匀，极易导致近接建(构)筑物损坏。
根据盾构施工实际经验，土压平衡盾构机能够较容易的把地表沉降值控制在10mm以内；而泥水平衡盾构机施加的泥水压力控制精度为±0.1MPa，其应对掌子面水土压力的变化更为灵敏，能够把地表隆沉控制在5mm以内。北京地铁七号线百-化盾构区间因连续穿越大量的建构筑物，对地表沉降要求十分严格，故最终从控制地表沉降这一方面考虑选择了泥水平衡盾构机。
综上所述，将盾构选型评价指标中的地表沉降控制标准分为如表4-9所示的四个评价等级。
表4-9不同类型盾构机对应的地表沉降控制值的评价等级
Figure BDA0002546092820000201
根据表4-9得到盾构选型评价指标中地下水压力对应不同模式盾构机的隶属函数(表4-10)。
表4-10不同模式盾构机对应地表沉降控制值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000202
4.2盾构掘进适应性评价指标隶属函数
4.2.1不良地质评价指标的隶属函数
4.2.1.1富水砂层的隶属函数
不同类型的盾构机各有其适应的地层。对于富水砂层，尤其是富水饱和砂层使用泥水平衡盾构掘进风险系数很低。但若盾构掘进区间只是存在短距离的富水砂层，而大部分土层适用于土压平衡盾构机，此时使用土压平衡盾构机掘进富水砂层地段的风险系数较大。故，富水砂层的隶属函数是针对于土压平衡盾构机建立的。
由于砂性土的内摩擦角较大，土层颗粒之间的摩擦阻力大，导致土体的塑性流动能力差。因此，土压平衡盾构机在砂性土层中掘进时土仓和螺旋输送机内的渣土难以及时排出，土仓压力控制困难。此外，砂性土层的渗透系数较大，若只依靠对土仓内渣土的压缩效应很难在富水砂层中起到止水的效果，螺旋输送机易发生喷涌现象。故，土压平衡盾构机在富水砂层安全施工的前提是对渣土进行有效的改良，使之具有良好的流塑性、高粘聚力、小内摩擦角和低渗透性，才能有效的控制出渣量，保持土仓压力的稳定，继而达到稳定开挖掌子面和控制地表沉降的目的。
根据盾构掘进现场渣土改良经验，从经济成本出发，富水砂层渣土改良常以泡沫及膨润土为主，高分子聚合物为辅。对于改良剂的用量常以改良后土体的坍落度来进行衡量，一般当改良后土体的坍落度为160-210mm时，可有效解决螺旋输送机喷涌问题；当坍落度为195-210mm时，改良后的土体可视为理想状态。泡沫改良后土体的坍落度在200-210mm之内，膨润土改良后土体的坍落度在195-205mm之内，高分子聚合物改良后土体坍落度在195-210mm之内时，渣土和易性和保水性较好。对于改良后渣土坍落度的最大值尚未有研究，本节暂取220mm作为其最大值。
综上所述，将盾构掘进评价指标中富水砂层分为表4-11所示四个评价等级。
表4-11盾构掘进评价指标中富水砂层的评价等级
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
坍落度/mm <160或>220 160～180或210～220 180～195或205-210 195～205
根据表4-11得到盾构掘进适应性评价指标中富水砂层渣土改良后土体坍落度的隶属函数（表4-12）。
表4-12盾构掘进评价指标中富水砂层的隶属函数
Figure BDA0002546092820000211
4.2.1.2硬岩地层的隶属函数
滨海地层各类岩层的风化程度不一，岩石单轴抗压强度差别大，从基本无强度的淤泥质土层到强度超过200MPa的微风化花岗岩均有分布。若盾构机在强度较高的全断面硬岩地层掘进时很容易导致刀具磨损严重，或因破岩的滚刀配置较少，导致盾构掘进速度缓慢；即使盾构机在进入硬岩地层之前提前对刀具做了针对性的替换，但由于盾构机本身的刀盘扭矩、千斤顶推力等设计参数并不如TBM等硬岩掘进机适应硬岩地层，甚至会造成刀具崩断，发生停机等风险。
盾构机主要适用于掘进软土地层，其刀盘和刀具的配置也都是针对快速切削软土配置的，因此，盾构在软土及软岩(5～60MPa)地层中能够顺利掘进。虽然滚刀设计开挖强度可达200Mpa，但若盾构在极硬岩地层掘进时对刀盘、扭矩和推力负荷极大。根据滚刀设计强度及现有施工实例，对于单轴抗压强度在120Mpa以下，尤其是80Mpa以下的硬岩地层盾构机掘进总体适应性良好。
综上所述，将盾构掘进适应性评价指标中的硬岩地层分为如表4-13所示的四个评价等级。
表4-13盾构掘进评价指标中硬岩地层的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
岩石单轴抗压强度(Mpa) ≥200 120～200 80～120 ≤80
根据表4-13得到盾构掘进适应性评价指标中关于硬岩地层岩石单轴抗压强度的隶属函数(表4-14)。
表4-14硬岩地层中岩石单轴抗压强度的隶属函数
Figure BDA0002546092820000212
4.2.1.3岩溶地层的隶属函数
岩溶地层风险主要是由于隧道周边地层因溶洞的存在导致地层的承载力降低。若盾构隧道周边存在溶洞，地层的稳定性和承载力必然因溶洞的存在而降低，因此盾构在岩溶地层中掘进时，容易发生盾构机“磕头”、甚至陷落或者地表沉降过大、坍塌等施工风险。
当盾构隧道位于岩溶地层时，其水平向3m范围内及隧道底板纵向5m范围内的溶洞必须提前进行预处理，因此，可以认为大约0.5倍隧道洞径(D)内的溶洞需要预处理。当溶洞的直径不变时，其对隧道的影响随着距离的增大而变小；当溶洞与隧道的距离(L)不变时，溶洞的洞径(d)与隧道所受到的影响成正比。
综上所述，将L/d值作为盾构在岩溶地层掘进适应性的评价表征值。当L>0.5D时，可认为溶洞对盾构掘进没有影响；当0≤L≤0.5D且d≤D/3，即L/d≥3/2时认为溶洞对于盾构开挖没有影响；当0≤L≤0.5D且d>D/3，即L/d<3/2时可以认为随着溶洞洞径与溶洞对盾构开挖的影响成正比关系。故将盾构掘进适应性评价指标中的岩溶地层分为如表4-15所示的四个评价等级。
表4-15盾构掘进评价指标中岩溶地层的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
(L/d) 0 0～9/10 9/10～3/2 ≥3/2
根据表4-15得到盾构掘进适应性评价指标中关于岩溶地层L/d的隶属函数(表4-16)。
表4-16岩溶地层中关于L/d(距径比)的隶属函数
Figure BDA0002546092820000213
4.2.1.4软硬不均地层的隶属函数
软硬不均地层是由于土层中存在岩层侵入体、岩脉等造成的，其断面上的硬岩与软岩或土层的强度相差较大。盾构在滨海地层掘进时遇到的软硬不均地层多以上软下硬地层为主，因断面上部土层或者软岩强度与下部硬岩的强度相差较大，盾构掘进时盾构机会出现向软弱地层偏移的趋势，导致盾构姿态难以控制，还会发生刀具偏磨严重、刀盘结泥饼等施工风险。
从广义上来说，软硬不均地层也是一种复合地层。为了对软硬不均地层进行定量化表征，按照复合地层的复合比α进行描述。但软硬不均地层包括上软下硬地层、下软上硬地层和软硬交互三种地层，故本发明采用不同地层所占面积的复合比β来表征软硬不均地层更为合理。
Figure BDA0002546092820000221
式4-1中，H′为硬岩部分的厚度，H为盾构隧道断面高度。
Figure BDA0002546092820000222
式4-2中，A′为硬岩部分的面积，A为盾构隧道断面面积。
根据盾构掘进现场施工经验，当软硬不均地层的复合比β>20％时会造成盾构掘进困难，盾构姿态控制困难；当软硬不均地层的复合比β<10％时，基本上不会对盾构掘进造成阻碍。
综上所述，将盾构掘进适应性评价指标中的软硬不均地层分为如表4-17所示的四个评价等级。
表4-17盾构掘进评价指标中软硬不均地层的评价标准
评价标准 不适应 基本适应 弱适应 强适应
软硬不均地层(％) 40～60 10～20或80～90 20～40或60～80 <10或>90
根据表4-17得到盾构掘进适应性评价指标中关于软硬不均地层复合比β的隶属函数(表4-18)。
表4-18软硬不均地层中关于复合比的隶属函数
Figure BDA0002546092820000223
4.2.1.5含孤石地层的隶属函数
孤石分为人工抛石和花岗岩球状风化体，花岗岩球状风化体一般呈不规则球状，球径大小不一，不同花岗岩球状风化体之间的强度相差也非常大，且没有明显的分布规律。滨海地层中的花岗岩球状风化体主要存在于全风化花岗岩、强风化花岗岩中，人工抛石的分布则完全没有规律可循。不论是何种类型的孤石，孤石的强度与其赋存地层的强度相差很大。若盾构掘进过程中不能将孤石破碎，对刀盘和刀具都会造成严重的损伤。
当孤石球径大于隧道开挖直径(D)时，若盾构切削孤石不当会造成地层空洞，则会导致地层发生塌穿型坍塌。根据现场施工经验，一些球径比较小、强度在60MPa以内的孤石，不需采用额外的辅助工法，可使用盾构机刀盘直接破碎孤石通过，但盾构机直接破除球径超过2m以上的孤石时易导致刀盘卡死。长沙地铁二号线芙蓉广场站～五一广场区间盾构机通过在刀盘开口率较大处焊接非封闭式格栅和增设撕裂刀，解决了盾构破碎孤石过程中因孤石转动导致难以破碎和孤石破碎后球径大于0.25m的碎石进入土仓堵塞螺旋输送机的难题。
综上所述，将盾构掘进适应性评价指标中的含孤石地层分为如表4-19所示的四个评价等级。
表4-19盾构掘进评价指标中含孤石地层的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
孤石地段(m) >D 2～D 0.25～2 0～0.25
根据表4-19得到盾构掘进适应性评价指标中关于含孤石地层孤石球径的隶属函数(表4-20)。
表4-20含孤石地层中关于孤石球径的隶属函数
Figure BDA0002546092820000224
4.2.2盾构设计评价指标的隶属函数
4.2.2.1总推力的隶属函数
盾构推力的大小是决定盾构能否顺利掘进的关键因素之一。若盾构总推力值过小可能会导致掌子面失稳，刀盘开挖前方地表沉降过大，甚至会导致地层塌陷；若盾构推力值过大，则会导致刀盘开挖前方土体隆起。但盾构掘进时，盾构总推力F必须要大于推进过程中的各分项阻力，才能保证盾构顺利推进。为了应对盾构掘进过程中的突发情况，盾构总推力F在所需最小总推力Fdmin的基础上必须留有1.5～2倍的余量。
F＝ηFmin (4-3)
式4-3中，η＝1.5～2.0，为盾构所需最小推力放大系数。
由于不同土层之间性质不同，盾构掘进中的各分项阻力难以具体确定，因此本发明采用国外提出的经验公式4-4计算得到盾构推力值。
Fd＝0.25πD2PJ (4-4)
式4-6中，D为隧道直径；PJ为单位面积上所需的经验推力，一般为700～1100kN/m2。
综上所述，盾构总推力F值通过结合公式4-3和公式4-5得到。当η＝1.5，PJ＝700kN/m2为盾构推力适应值的最小值；当η＝2.0，PJ＝1100kN/m2为盾构推力的强适应值。故将盾构掘进评价指标中的盾构总推力分为如表4-21所示的四个评价等级。
表4-21盾构掘进评价指标中总推力的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
总推力(kN×πD<sup>2</sup>) ≤262.5 262.5～330 330～550 ≥550
根据表4-21得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构总推力的隶属函数(表4-22)。
表4-22盾构设计中盾构总推力适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000231
4.2.2.2刀盘扭矩的隶属函数
刀盘扭矩是影响盾构掘进的关键参数之一，若盾构机刀盘扭矩小于盾构掘进时刀盘切削土体所需的扭矩不仅会导致刀盘无法切削土体，还会导致电机超负荷运转。刀盘扭矩由多个分项扭矩构成，主要包括克服刀盘切削土体的扭矩、克服刀盘与开挖土体摩擦力的扭矩、刀盘开口处的剪切扭矩等。
刀盘扭矩与刀盘开口率呈线性反比关系，与土层强度呈正比关系。故由于各分项刀盘扭矩构成复杂，况且盾构掘进土层的性质差别大，很难得到它们的精确解。滨海地层构成复杂，复合地层需要灵活地调整刀盘扭矩。因此，本发明根据国外盾构设计经验，刀盘扭矩T按照公式4-5估算得到。
T＝KαD3 (4-5)
式4-5中，Kα为相对于刀盘直径D的扭矩系数，土压平衡盾构Kα一般取值为14～23，泥水平衡盾构Kα一般取值为9～18。
综上所述，当Kα＝Kαmin时计算得到的刀盘扭矩值为盾构掘进刀盘扭矩的最小适应值；当Kα＝Kαmax时计算得到的刀盘扭矩值为盾构掘进刀盘扭矩的最大适应值。因此，将盾构掘进评价指标中的刀盘扭矩分为如表4-23所示的四个等级。
表4-23盾构掘进评价指标中刀盘扭矩的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
刀盘扭矩(×D<sup>3</sup>) &lt;K<sub>αmin</sub> K<sub>αmin</sub>～0.8K<sub>αmax</sub> 0.8K<sub>αmax</sub>～K<sub>αmax</sub> ≥K<sub>αmax</sub>
根据表4-23得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构刀盘扭矩的隶属函数(表4-24)。
表4-24盾构设计中盾构刀盘扭矩适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000232
4.2.2.3刀盘转速的隶属函数
刀盘转速是盾构掘进的关键参数之一，其与盾构能否顺利掘进密切相关。在软土地层中刀盘转速过大时，刀盘切削下来的渣土受到的离心力大于其本身的重力，渣土会附着在刀盘的最前方边刀上，渣土不能顺利进入土仓，刀盘发生结泥饼现象。故，盾构机的刀盘转速n可有下式计算得到：
Figure BDA0002546092820000233
式4-5中，vr为边刀的允许转速，软土地层一般取值为15～20m/min；D为开挖直径。
由上式可以看出，在边刀允许速度固定的前提下，刀盘转速与开挖直径呈反比。盾构机的掘进效率与刀盘转速成正比关系，即刀盘转速越大，盾构机的掘进效率越高，而刀盘转速又受到边刀速度的制约。由于对刀盘转速最大值的规定缺少相关研究，因此，本发明取30/πD r/min作为其最大值。
综上所述，将盾构掘进评价指标中的刀盘转速分为如表4-25所示的四个评价等级。
表4-25盾构掘进评价指标中刀盘转速的评价标准
Figure BDA0002546092820000241
根据表4-25得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构刀盘转速的隶属函数(表4-26)。
表4-26盾构设计中盾构刀盘转速适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000242
4.2.2.4刀盘开口率的隶属函数
刀盘开口率是影响盾构顺利掘进的关键参数之一。若刀盘开口率过小，刀盘切削下来的土体不能顺利进入土仓，刀盘前方出现挤土效应，不仅会导致刀盘开挖前方地表出现隆沉，而且还会导致刀盘出现结泥饼现象，盾构掘进速度缓慢，刀盘和刀具磨损严重。
若刀盘切削的土体能够全部顺利进入土仓，则此时刀盘开口率被视为最优开口率。根据王洪新等人基于最优开口率计算刀盘开口率的公式得到厦门滨海地层盾构刀盘开口率最低约为12％。盾构掘进时刀盘开口率不能低于最小开口率，但刀盘开口率也不能过大，防止出现掌子面失稳等风险。表4-27给出了国内外不同地层对应刀盘合理的开口率。
表4-27刀盘合理开口率与地层对应关系
Figure BDA0002546092820000243
综上所述，将盾构掘进评价指标中的刀盘开口率分为如表4-28所示的四个评价等级。
表4-28盾构掘进评价指标中刀盘开口率的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
刀盘开口率(％) ≤10或≥60 10～15或50～60 15～30或40～50 30～40
根据表4-28得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构刀盘开口率的隶属函数(表4-29)。
表4-29盾构设计中盾构刀盘开口率适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000244
4.2.2.5刀具间距的隶属函数
刀具间距是指刀盘上同类型相邻刀具之间的垂直距离。滚刀是刀盘上最先直面开挖土层的刀具，故本节刀具间距指的是相邻滚刀之间的垂直距离。根据盾构施工经验，不同的地层中滚刀最优间距不同。表4-30总结了不同地层中滚刀的最优间距。根据4.2.1.2节，滚刀对于岩石单轴抗压强度低于100Mpa的岩石其破岩适应性良好。一般情况下，掘进地层的强度越高，最优刀间距就越小，相同贯入度前提下，滚刀间距与破岩能力成反比。
根据滚刀间距的相关研究，同一种地层随着滚刀间距的不断变大，其破岩效率在一定的刀间距内没有实质上的降低，但若刀间距超过一定的限度，破岩效果很差。故，虽然滚刀间距越小，其破岩效果越好，但是刀间距不能过小，否则会造成不必要的浪费。目前还没有针对最大刀间距的研究，本发明将1.5倍的最优刀间距作为最大刀间距值。
表4-30不同地层中最优刀间距
地层类型 硬岩 较硬岩 软岩
刀间距(mm) 60～90 100～110 110～130
综上所述，将盾构掘进适应性评价指标中的刀具间距分为表4-31所示的四个评价等级。
表4-31盾构掘进评价指标中刀具间距的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
刀具间距(mm) <60或>160 60～90或148～160 90～100或130～148 100～130
根据表4-31得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构机刀盘刀具间距的隶属函数(表4-32)。
表4-32盾构设计中盾构刀盘刀具间距适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000251
4.2.2.6组合刀具高度差的隶属函数
盾构机在滨海地层掘进时可能会经历软土层到强度逐渐增大的硬岩地层，不同类型的刀具有其各自的地质适应范围，故多变的地质就要求刀盘上有合理的刀具配置。表4-33对盾构掘进的主要刀具与其适用地层做了说明。
表4-33刀具类型及其适用范围
刀具类型 适应地层 切削机理
盘形滚刀 硬岩地层 滚压破岩
撕裂刀 砂卵石地层 锤击破岩
刮刀/切刀 软土地层 剪切破坏
把刀具布置在刀盘的前部可以有效地防止刀盘结泥饼、提高渣土的流动性和保证开挖直径，但为了增强刀具切削土体的能力和效率，尤其是在硬岩地层或者软硬不均地层，各类型刀具并不是布置在同一水平面上，而在空间位置上有梯次性的布置，故本节所指组合刀具高度差是指滚刀和刮刀之间的高度差。
盾构在硬岩中掘进时，滚刀通常布置在刮刀的前方可以充分发挥滚刀破岩的能力。若滚刀和刮刀之间的高度差过大，滚刀破岩时的贯入度大，不利于刀盘开挖前方掌子面的稳定；若滚刀和刮刀之间的高度差过小，即滚刀对地层的贯入度较小会造成刮刀直面地层，导致刮刀磨损严重，盾构掘进速度缓慢。
根据盾构机设计经验，滚刀一般高出刀盘约175mm，刮刀一般高出刀盘约140mm，滚刀和刮刀最优高度差为35mm～45mm。根据盾构施工经验，盾构掘进时滚刀磨损超过25mm应即使更换刀具，以免造成掘进效率低下。根据掘进地层的强度不同，组合刀具最大高度差可适当设定为50mm。
综上所述，把盾构掘进适应性评价指标中的组合刀具高度差分为如表4-34所示的四个评价等级。
表4-34盾构掘进评价指标中组合刀具高度差的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
组合刀具高度差(mm) ≤25或≥55 25～30或50～55 30～35或45～50 35～45
根据表4-34得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构刀盘组合刀具高度差的隶属函数(表4-35)。
表4-35盾构设计中盾构刀盘组合刀具高度差适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000252
4.2.3水文地质条件评价指标的隶属函数
4.2.3.1岩石单轴抗压强度
因4.2.1.2节中硬岩地层的评价指标即为岩石单轴抗压强度，故此评价指标本节不再重复叙述与构建隶属函数。
4.2.3.2土层颗粒级配
在4.1.2.2节盾构选型适应性评价分析中已经分别构建了不同模式盾构机对应的土层颗粒级配的隶属函数，故本节不再重复叙述与构建隶属函数。
4.2.3.3土层流塑性
若盾构掘进地层中土体的砂性土含量过多时，渣土的流塑性会变差，土仓内的渣土因固结作用被压密，导致土仓内的渣土难以排出，不利于土压平衡盾构机土仓压力的建立，严重时会导致地表隆起等风险。故土层流塑性的隶属函数是针对土压平衡盾构机掘进建立的。
土层流塑性与土体本身的液性指数IL密切相关，液性指数IL的计算方法如公式4-6所示。当IL≤0时，土体是坚硬状态；当0<IL≤1.0时，土体是可塑状态；当IL>1.0时，土体是流动状态。
Figure BDA0002546092820000261
式4-9中，w是土体的天然含水量；wP是土体的塑限；IP是土体的塑性指数。
综上所示，将盾构掘进适应性评价指标中土层流塑性分为如表4-36所示的四个等级。
表4-36盾构掘进评价指标中富水砂层的评价等级
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
液性指数I<sub>L</sub> <0或>1.0 0～0.4或0.8～1.0 0.4～0.6或0.6～0.8 0.4～0.6
根据表4-36得到盾构掘进适应性评价指标中土层流塑性的液性指数的隶属函数(表4-37)。
表4-37盾构掘进评价指标中土层流塑性的隶属函数
Figure BDA0002546092820000262
4.2.3.4土层渗透性
4.1.2.1节中已经对不同模式盾构机对应的土层渗透性的隶属函数做了描述，故本节不再重复叙述与构建隶属函数。
4.2.3.5地下水压力
4.1.2.3节中已构建了不同模式盾构机对应的地下水压力隶属函数，故本节不再重复叙述与构建隶属函数。
4.2.4线路周边环境评价指标的隶属函数
4.2.4.1穿越既有桩基的隶属函数
当前，新建盾构隧道下穿有桩基的建(构)筑物情况越来越常见，例如房屋桩基、桥梁桩基等。桩基一般包括持力层为岩层的端承桩和摩擦桩，根据桩基发挥承载力的原理可知，盾构掘进对摩擦桩影响较大，因此本节把盾构穿越摩擦桩作为穿越既有桩基的分析对象。盾构机在桩基下方穿越时因盾构圆环的存在会在桩基的两侧产生土压力差，桩基会产生水平位移、弯曲甚至是强度破坏，继而危害桩基上方的建(构)筑物。
盾构与桩基的空间位置关系包括下穿、斜穿和侧穿三种。盾构穿越桩基时，新建盾构隧道对桩基的影响区域为0～3D(D为隧道开挖直径)，且主要影响区域为0～2.5D。Hergarden等离心模型实验结果表明桩基距离新建隧道净距在2D以上时影响极小，净距在0.25～1D范围内沉降与地层损失呈线性关系，净距小于0.25D时桩基沉降严重。廖少明采用数值模拟对盾构隧道下穿、侧穿和斜穿近距离穿越建筑物的桩基的实际情况，提出盾构下穿桩基风险最大，盾构上部距离桩基底部的垂直距离应大于3m。
综上所述，将盾构隧道与桩基的净距L作为盾构穿越桩基的评价标准，当L≥3D作为其强适应值，L≤0.25D最为不适应值。盾构掘进适应性评价指标中的穿越既有桩基的评价等级如表4-38所示。
表4-38盾构掘进评价指标中穿越桩基的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
最小净距(L) ≤0.25D 0.25D～2D 2D～3D ≥3D
根据表4-38得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构穿越桩基的隶属函数(表4-39)。
表4-39线路周边环境中盾构穿越桩基的隶属函数
Figure BDA0002546092820000263
4.2.4.2穿越既有隧道的隶属函数
既有隧道分为运营既有隧道和非运营使用隧道，由于运营既有隧道对盾构掘进时的沉降控制值和收敛值要求高于非运营隧道，故本节把运营既有隧道作为盾构穿越既有隧道的分析对象。
根据盾构机与既有隧道的空间位置关系，盾构机穿越既有隧道包括下穿、侧穿和上传三种类型。基于盾构施工对周边土体和构筑物的扰动机理和现场实测数据，盾构穿越既有隧道对其扰动影响以竖向位移为主，因此盾构垂直下穿既有隧道比其余两种穿越方式竖向位移更难以控制，施工风险更大。
盾构正交下穿既有隧道时，新建隧道与既有隧道的垂直净距L与地表沉降和既有隧道的纵向沉降值呈反比，当L＝6～10m时，盾构机能够通过控制自身的掘进参数不对既有隧道产生影响。张海彦等对新建盾构隧道垂直下穿既有隧道采用三维弹塑性数值模拟，提出新建隧道对既有隧道的影响区域为3D(新建隧道直径)，主要影响区域为0.8D。日本发布的《既有铁路隧道近接施工指南》中规定盾构垂直下穿既有隧道的净距L<2D时，应控制对既有隧道造成的影响。
综上所述，将盾构下穿既有隧道的净距L作为本节的评价标准。当L<0.8D作为盾构穿越既有隧道的不适应值，L>3D作为其强适应值。盾构掘进适应性评价指标中的穿越既有隧道的评价等级如表4-40所示。
表4-40盾构掘进评价指标中穿越既有隧道的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
最小净距(L) <0.8D 0.8D～2D 2D～3D ≥3D
根据表4-40得到盾构掘进适应性评价指标中关于盾构穿越既有隧道的隶属函数(表4-41)。
表4-41线路周边环境中盾构穿越既有隧道的隶属函数
Figure BDA0002546092820000271
4.2.4.3穿越既有线路的隶属函数
本节所指既有线路包括城市公路、普通铁路及高铁铁路，由于高铁铁路运营对象的速度要求，盾构穿越高铁铁路时对其地表沉降值控制极为严格，故本节以高铁铁路作为盾构穿越既有线路的研究对象。
隧道中心线与既有线路路基中心线两者之间的交角越大沉降值越小，且沉降值随着隧道埋深的增大而减小，随着盾构开挖面直径增大呈线性增大。因此本节采用覆跨比β(隧道埋深L与洞泾D之比)作为盾构穿越既有线路的评价标准。
根据盾构施工实例表明，当β<2时，盾构掘进只依靠注浆加固地层和采用合理的掘进参数所造成的地表沉降值根本不满足控制要求。盾构下穿对既有线路的横向影响区域约为4～5D，对垂直于隧道轴向方向的扰动区域约为3～4D，故可认为当β>4时，盾构掘进在完全可以不采取辅助工法的前提下造成的地表沉降值符合控制标准。
综上所述，盾构掘进适应性评价指标中穿越既有线路的评价等级如表4-42所示。
表4-42盾构掘进评价指标中穿越既有线路的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
覆跨比(β) <2 2～3 3～4 ≥4
根据表4-42得到盾构掘进适应性评价指标中穿越既有线路的隶属函数(表4-43)。
表4-43盾构设计中穿越既有线路的隶属函数
Figure BDA0002546092820000272
4.2.5隧道设计评价指标的隶属函数
4.2.5.1隧道长度的隶属函数
盾构区间隧道长度受政策影响较大，城区一个盾构区间较短，而城郊一个盾构区间则相对较长。由于盾构施工的特殊性，从经济上的角度考虑，适用盾构机连续施工的长度不应小于300m。通常盾构机服役的掘进距离为10km左右，故若盾构区间隧道长度过长，不仅会对盾构机的使用寿命造成影响，还会增加特殊地段盾构停机的风险。结合国内盾构施工案例，盾构机的适用掘进长度约为2～3km。
综上所述，由于国内外没有对盾构连续施工的最大长度做出规定，本节将盾构连续施工的最大长度设定为6km。因此，本节将盾构隧道长小于0.3km或者长于6km作为不适应值，2～3km作为强适应值。盾构掘进适应性评价指标中隧道长度的评价等级如表4-44所示。
表4-44盾构掘进评价指标中隧道长度的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
隧道长度(km) <0.3或>6 0.3～1.3或4.2～6 1.3～2或3～4.2 2～3
根据表4-44得到盾构掘进适应性评价指标中关于隧道长度的隶属函数(表4-45)。
表4-45盾构设计中隧道长度适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000281
4.2.5.2隧道平曲线半径的隶属函数
轨道交通正线的平曲线半径是在考虑工程施工的可行性、经济和安全、行驶车辆构造等因素的基础上综合确定的。当前，盾构隧道最小平曲线半径是按照现行规范中的较大值确定的。《地下铁路设计规范》中规定一般情况下隧道最小平曲线半径可以取值为300m，在特殊情况下可以取值为250m。
盾构机的特性、管片类型及掘进地层的地质情况都是影响盾构隧道平曲线半径的主要因素，一般把通过图解法求解的盾构隧道的平曲线半径极小值作为隧道设计时的参考值。若只从盾构机的铰接方式、隧道直径和曲线半径的几何关系三方面进行考虑，非铰接盾构可以在平曲线半径为250m内的隧道内施工，而铰接盾构甚至可以满足平曲线半径为150m的施工条件。
综上所述，将隧道平曲线半径大于300m作为强适应值，平曲线半径小于150m作为不适应值。故把盾构掘进适应性评价指标的隧道平曲线半径分为表4-46中的四个评价等级。
表4-46盾构掘进评价指标中隧道平曲线半径的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
平曲线半径(m) <150 150～200 250～300 >300
根据表4-46得到盾构掘进适应性评价指标中关于隧道长度的隶属函数(表4-47。
表4-47盾构设计中隧道长度适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000282
4.2.5.3隧道坡度的隶属函数
隧道坡度具体分为上坡度和下坡度，但盾构机不论是在哪种大坡度线形中掘进时，不仅盾构姿态都不易控制，地表沉降值超限，而且还会出现后配套车溜车现象，管片错位、破台导致隧道密封出现漏水等风险。
对于盾构施工线路的最大坡度尚未有严格的定义，通常可认为地铁线路坡度超过20‰即为大坡度地段。根据《地铁设计规范》对盾构地铁线路的最大坡度的的规定，一般情况下正线最大坡度宜在35‰以下，困难地段的最大坡度不应宜大于40‰(均不考虑各种坡度的折减值)。《盾构法隧道施工及验收规范》中指出当盾构机在坡度超过30‰的地段掘进时，应该采取相应的施工安全措施。
综上所述，盾构隧道坡度小于30‰时通过合理的调整掘进参数不会对盾构掘进产生影响，因此可认为此坡度为强适应值。盾构隧道坡度大于40‰时，可认为是不适应值。盾构掘进适应性评价指标中的隧道坡度评价等级如表4-48所示。
表4-48盾构掘进评价指标中隧道坡度的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
隧道坡度(‰) ≥40 35～40 30～35 ≤30
根据表4-48得到盾构掘进适应性评价指标中关于隧道长度的隶属函数(表4-49)。
表4-49盾构设计中隧道坡度适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000283
4.2.6施工管理评价指标的隶属函数
盾构机与地质之间的适应性是影响盾构机能否顺利掘进的决定性因素，但盾构施工过程中的操作手的水平、技术员的施工经验、施工组织设计、质量控制也是盾构掘进过程中不可忽视的影响因素。
根据2.4.2节盾构掘进适应性评价体系可知，准则层施工管理评价指标包含施工技术水平和施工管理水平两个指标层评价指标。施工单位根据自身单位参与盾构隧道施工的次数、以往工程中盾构施工的难度及解决水平、对盾构掘进地层中特殊地段的认识水平、施工组织管理水平等方面采用系统(即利用计算机)综合评价的方法进行10分制的打分测评。
综上所述，本发明将打分结果小于4分作为准则层评价指标的不适应值，打分结果大于8分作为强适应值。盾构掘进适应性评价指标中的施工管理水平和施工技术水平评价等级如表4-50所示。
表4-50盾构掘进评价指标中施工管理水平和施工技术水平的评价标准
评价标准 不适应 弱适应 基本适应 强适应
施工管理/施工技术水平 ≤4 4～6 6～8 8～10
根据表4-50得到盾构掘进适应性评价指标中关于施工管理水平和施工技术水平的隶属函数(表4-51)。
表4-51盾构设计中施工管理水平和施工技术水平适应值的隶属函数
Figure BDA0002546092820000291
第五章盾构选型及掘进适应性模糊综合评价模型及其实例验证
5.1盾构选型及掘进适应性模糊综合评价模型
5.1.1盾构选型适应性模糊综合评价模型
第二章基于模糊综合评价方法构建了盾构选型适应性评价体系。第三章针对层次分析法计算评价指标判断矩阵权重的缺陷，引入改进的遗传算法求解最小一致性指标下评价指标的总层次排序。第四章将盾构选型适应性评价体系中指标层的评价指标建立了可定量化表示的隶属函数。因此，在结合盾构选型适应性评价体系及其指标层评价指标的权重和隶属函数建立了盾构选型适应性模糊综合评价模型(表5-1)。
表5-1盾构选型适应性模糊综合评价模型
Figure BDA0002546092820000292
5.1.2盾构掘进适应性模糊综合评价模型
第二章对初选评价指标进行筛选后，利用模糊综合评价方法构建了盾构掘进适应性评价体系。第三章针对层次分析法计算评价指标判断矩阵权重的缺陷，引入改进的遗传算法求解最小一致性指标下评价指标的总层次排序。第四章将盾构掘进适应性评价体系中指标层的评价指标建立了可定量化表示的隶属函数。因此，在结合盾构掘进适应性评价体系及其指标层评价指标的权重和隶属函数建立了盾构掘进适应性模糊综合评价模型(表5-2)。
表5-2盾构掘进适应性模糊综合评价模型
Figure BDA0002546092820000293
Figure BDA0002546092820000301
5.2盾构选型及掘进适应性模糊综合评价模型实例验证
针对上文分别构建的滨海地层盾构选型适应性模糊综合评价模型和滨海地层盾构掘进适应性模糊综合评价模型，本节选取了具有代表性盾构施工工程实例对所建立的盾构选型及适应性评价模型做出验证。
5.2.1工程概况
厦门市轨道交通4号线彭厝北站～蔡厝站区间起始于厦门市翔安区新店镇彭厝北，沿在建翔安西路由西向东敷设，沿线地面现状主要为在建翔安西路施工工地，两侧为农田及荒地，彭蔡盾构区间平面位置示意图如图2所示。区间右线起讫里程为右DK57+011.156～右DK59+197.857，右线全长2186.701m；左线起讫里程为左DK57+011.156～左DK59+199.422，左线全长2188.266m，区间采用盾构法施工。区间分别在里程ZDK57+534、ZDK58+057、ZDK58+588设联络通道3座。其中2#联络通道兼作废水泵房。区间现状覆土厚度为10～21.4m。盾构由蔡彭站区间明挖段端头井始发，掘进至彭厝北站吊出。
由于盾构掘进区间左线和右线地质条件差异较大，因此根据地层的变化及线路周边环境的不同对掘进区间左线和右线分别进行评价。
5.2.2盾构选型适应性评价分析
土压平衡盾构机和泥水平衡盾构机工作机理不同主要取决于其适应性的地层不同，同时根据盾构选型适应性评价体系的评价指标可知，水文地质条件是影响盾构选型的主要因素之一，其次隧道断面尺寸和线路周边环境也是影响盾构选型不可忽略的因素。本发明首先采取对盾构区间进行分段评价，然后综合分段适应性评价结果得到整个盾构区间盾构选型适应性评价结果。因此，盾构区间主要是根据掘进地层地质的变化情况和特殊地段进行分段的。
5.2.2.1右线区间分段及盾构选型适应性评价分析
(1)盾构选型适应性评价指标取值
根据盾构掘进区间分段原则，将彭蔡盾构区间右线盾构选型分为6个区段进行适应性评价。彭蔡盾构区间右线不同区段指标取值结果如表5-3所示。
表5-3彭蔡盾构区间右线不同区段盾构选型评价指标值
Figure BDA0002546092820000302
(2)盾构选型适应性综合评价
将彭蔡区间右线盾构选型评价指标的取值代入与之相对应的隶属函数，分别构建土压平衡盾构机隶属度矩阵REPB及权重矩阵A和泥水平衡盾构机的隶属度矩阵R泥水及权重矩阵A，采用公式2-9计算得到不同类型盾构机的分段适应度值Di及综合适应度
Figure BDA0002546092820000303
(表5-4、表5-5)。
表5-4彭蔡区间右线土压平衡盾构适应度
Figure BDA0002546092820000311
表5-5彭蔡区间右线泥水平衡盾构适应度
Figure BDA0002546092820000312
(3)盾构选型适应性评价结果
通过表5-4、表5-5及表2-4可知，彭蔡盾构区间选用土压平衡盾构机的综合适应度为0.86，评价结果为高度适应；选用泥水平衡盾构机的综合适应度为0.39，评价结果为不适应。基于盾构选型的综合适应性评价结果可知，彭蔡盾构区间应选用土压平衡盾构机，此评价结果与彭蔡区间选用土压平衡盾构机掘进一致。
5.2.2.2左线区间分段及盾构选型适应性评价分析
(1)盾构选型适应性评价指标取值
基于盾构选型适应性分段评价的原则和彭蔡盾构区间左线的地质详勘将其分为7个分段进行适应性评价，各个分段的地质情况及其评价指标取值如表5-6所示。
表5-6彭蔡盾构区间左线不同区段盾构选型评价指标值
Figure BDA0002546092820000313
(2)盾构选型适应性综合评价
根据表5-6汇总得到的彭蔡盾构区间左线盾构选型适应性评价指标的值和评价指标的隶属函数，分别构建土压平衡盾构和泥水平衡盾构的隶属度矩R，利用公式2-9计算得到盾构掘进分段区间的适应度，继而采用公式2-9计算得到整个盾构区间不同模式盾构机的综合适应度(表5-7、表5-8)。
表5-7彭蔡区间左线土压平衡盾构适应度
Figure BDA0002546092820000314
Figure BDA0002546092820000321
表5-8彭蔡区间左线泥水平衡盾构适应度
Figure BDA0002546092820000322
(3)盾构选型适应性评价结果
基于表5-7和表5-8可知，厦门地铁四号线彭蔡盾构区间左线选用土压平衡盾构机的综合适应度是0.88，评价结果为高度适应；选用泥水平衡盾构机的综合适应度为0.39，评价结果为不适应。根据彭蔡区间左线计算得到的盾构选型综合适应度结果可知，选择使用土压平衡盾构机的适应度远大于泥水平衡盾构机，此评价结果与现场使用土压平衡盾构机掘进的实际情况一致。
5.2.3盾构掘进适应性评价分析
上文对厦门地铁4号线彭蔡盾构区间盾构选型适应性做出了评价，表明无论是左线还是右线都应选择土压平衡盾构机，且与现场选用盾构机的实际情况一致。但上文只对选用何种模式盾构机做了评价，而影响盾构掘进适应性评价的指标与盾构选型适应性评价指标相比纷繁复杂，因此并不能说明选用的盾构机其掘进过程中适应性情况一定良好。
同盾构选型适应性评价方法一样，首先将所需要评级的盾构区间根据盾构掘进适应性评价的影响因素分为若干个不同的区段；其次，结合盾构掘进适应性评价指标的总层次排序权重及其隶属函数分别构建权重矩阵和隶属度矩阵进行分段适应性评价；最后，基于公式2-9将分段的盾构掘进适应性评价结果转换为整个盾构区间的综合适应性评价结果。
由于盾构掘进适应性评价指标众多，而整个盾构掘进区间或者区段不可能涵盖所有不良地质、线路周边环境评价指标，因此将盾构掘进评价区段中不存在的评价指标的隶属度设为1，即表明针对此评价指标适应度为强适应。
各个区段的地质情况不同，故其全部评价指标不完全相同，但其准则层盾构设计、施工管理中指标层的评价指标相同。准则层隧道设计中的指标层评价指标隧道长度取值应为整个盾构区间的值，而不是区段距离。
厦门地铁彭蔡区间是由中铁十一局第四工程有限公司盾构分公司承建，其盾构施工经验较丰富、能力较强，因此盾构掘进适应性评价计算过程中的准则层施工管理中的两个指标层评价指标取值均为8，即其根据隶属函数计算得到隶属度均为1。
彭蔡区间左线和右线使用相同型号的土压平衡盾构机开挖掘进，故对左线和右线进行盾构掘进适应性评价体系的准则层盾构设计中指标层的评价指标取值相同，其具体取值如表5-9所示。
表5-9彭蔡区间盾构掘进评价体系中盾构设计评价指标值
评价指标 盾构总推力 刀盘扭矩 刀盘转速 刀盘开口率 刀具间距 组合刀具高度差
指标值 49588kN 7778kN·m 3.6rpm 33％ 80mm 30mm
隶属度 1 1 1 1 0.5 0.5
5.2.3.1右线区间分段及土压平衡盾构掘进适应性评价分析
根据盾构掘进适应性评价指标即彭蔡盾构区间地质详勘等资料将右线整个盾构掘进区间分为15个区段分别进行适应性评价。根据地层地质情况对不同的区段分为两类，一类是掘进区间没有不良地质或者近接施工，只是单纯的在土层中掘进；另一类是掘进区间有不良地质或者近接施工地段存在。彭蔡盾构区间右线分段具体情况及其评价指标取值如表5-10所示。
根据上文对隧道长度、施工技术水平及施工管理水平评价指标的描述及表5-9和表5-10中对彭蔡区间右线盾构掘进适应性评价指标的取值，结合各个评价指标构建的隶属函数求取其各自的隶属度，构建隶属度矩阵，并与总层次评价指标权重矩阵相乘，得到彭蔡盾构区间右线各个区段的土压平衡盾构掘进适应度(表5-11)。基于公式2-9盾构掘进综合适应度计算公式得到彭蔡盾构区间右线整体的土压平衡盾构掘进适应度。
表5-11彭蔡盾构区间右线土压平衡盾构机掘进适应度
Figure BDA0002546092820000323
Figure BDA0002546092820000331
Figure BDA0002546092820000341
Figure BDA0002546092820000351
Figure BDA0002546092820000361

Claims (10)

1.一种滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，根据获取的滨海复杂地层盾构选型中的指标构建υ个判断矩阵以及对构建的各个判断矩阵赋予判断矩阵权重系数，所述υ为大于或者等于1的正整数；得到最终判断矩阵；
S2，将步骤S1中得到的最终判断矩阵利用遗传算法获得最终判断矩阵的权重矩阵；
S3，利用滨海复杂地层盾构选型中的隶属函数得到隶属矩阵；
S4，根据步骤S2中得到的权重矩阵以及步骤S3中得到的隶属矩阵，计算选型适应度：
若土压平衡盾构机综合适应度大于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择土压平衡盾构机；
若土压平衡盾构机综合适应度小于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机；
若土压平衡盾构机综合适应度等于泥水平衡盾构机综合适应度，则选择泥水平衡盾构机或土压平衡盾构机。
2.根据权利要求1所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，步骤S1～S4替换为：
S1，利用滨海复杂地层盾构选型中的隶属函数得到隶属矩阵；
S2，根据获取的滨海复杂地层盾构选型中的指标构建υ个判断矩阵以及对构建的各个判断矩阵赋予判断矩阵权重系数，所述υ为大于或者等于1的正整数；得到最终判断矩阵；
S3，将步骤S2中得到的最终判断矩阵利用遗传算法获得最终判断矩阵的权重矩阵；
S4，根据步骤S3中得到的权重矩阵以及步骤S1中得到的隶属矩阵，计算选型适应度：
如果土压平衡盾构机适应度大于泥水平衡盾构机适应度，则选择土压平衡盾构机；
如果土压平衡盾构机适应度小于泥水平衡盾构机适应度，则选择泥水平衡盾构机；
如果土压平衡盾构机适应度等于泥水平衡盾构机适应度，则选择泥水平衡盾构机或土压平衡盾构机。
3.根据权利要求1所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，在步骤S1中，最终判断矩阵的计算方法为：
Figure FDA0002546092810000021
其中，
Figure FDA0002546092810000022
表示赋予权重第I′系数ξI′的第i个判断矩阵；即是
Figure FDA0002546092810000023
表示赋予权重第1系数ξ1的第i个判断矩阵；
Figure FDA0002546092810000024
表示赋予权重第2系数ξ2的第i个判断矩阵；
Figure FDA0002546092810000025
表示赋予权重第3系数ξ3的第i个判断矩阵；……；
Figure FDA0002546092810000026
表示赋予权重第I系数ξI的第i个判断矩阵；I′＝1,2,3,...,I；
ξI′表示权重第I′系数；即是ξ1表示权重第1系数；ξ2表示权重第2系数；ξ3表示权重第3系数；……；ξI表示权重第I系数；
υI′表示赋予权重第I′系数ξI′判断矩阵的总个数；即是υ1表示赋予权重第1系数ξ1判断矩阵的总个数；υ2表示赋予权重第2系数ξ2判断矩阵的总个数；υ3表示赋予权重第3系数ξ3判断矩阵的总个数；……；υI表示赋予权重第I系数ξI判断矩阵的总个数；
Figure FDA0002546092810000027
υI′∈{0,1,2,...,υ}；即是υ1∈{0,1,2,...,υ}，υ2∈{0,1,2,...,υ}，υ3∈{0,1,2,...,υ}，……，υI∈{0,1,2,...,υ}
Figure FDA0002546092810000031
ξI′∈[0,1]；即是ξ1∈[0,1]，ξ2∈[0,1]，ξ3∈[0,1]，……，ξI∈[0,1]
υ表示判断矩阵的总个数。
4.根据权利要求3所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，
Figure FDA0002546092810000032
其中，
Figure FDA0002546092810000033
表示赋予权重第1系数ξ1的第i个判断矩阵；
Figure FDA0002546092810000034
表示赋予权重第2系数ξ2的第i个判断矩阵；
Figure FDA0002546092810000035
表示赋予权重第3系数ξ3的第i个判断矩阵；
ξ1表示权重第1系数；
ξ2表示权重第2系数；
ξ3表示权重第3系数；
υ1表示赋予权重第1系数ξ1判断矩阵的总个数；
υ2表示赋予权重第2系数ξ2判断矩阵的总个数；
υ3表示赋予权重第3系数ξ3判断矩阵的总个数；
Figure FDA0002546092810000036
υ1∈{1,2,...,υ-2}，υ2∈{1,2,...,υ-2}，υ3∈{1,2,...,υ-2}；
Figure FDA0002546092810000037
ξ1∈(0,1)，ξ2∈(0,1)，ξ3∈(0,1)；
υ表示判断矩阵的总个数。
5.根据权利要求4所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，ξ1＝0.5，ξ2＝0.3，ξ1＝0.2；
Figure FDA0002546092810000038
其中，
Figure FDA0002546092810000039
表示赋予权重第1系数ξ1的第i个判断矩阵；
Figure FDA0002546092810000041
表示赋予权重第2系数ξ2的第i个判断矩阵；
Figure FDA0002546092810000042
表示赋予权重第3系数ξ3的第i个判断矩阵；
υ1表示赋予权重第1系数ξ1判断矩阵的总个数；
υ2表示赋予权重第2系数ξ2判断矩阵的总个数；
υ3表示赋予权重第3系数ξ3判断矩阵的总个数；
Figure FDA0002546092810000043
υ1∈{1,2,...,υ-2}，υ2∈{1,2,...,υ-2}，υ3∈{1,2,...,υ-2}；
υ表示判断矩阵的总个数。
6.根据权利要求1所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，初始化：根据目标函数构造的适应度值函数选择恰当的编码方式，设置当前进化迭代次数为0，最大进化迭代次数为G，随机生成NP个个体构成的初始种群P(0)；
S22，个体适应度值计算：计算种群P(t)中每个个体的适应度值；
S23，选择操作：基于步骤S22计算的个体适应度值，通过选择算子筛选适应度值高的优良个体到P(t+1)代种群；
S24，交叉操作：随机选中两个个体，采用交叉算子以交叉概率Pc交换两者之间的部分编码字符；
S25，变异操作：随机选中一个个体，采用变异算子以变异概率Pm使个体某一个或者某一些等位基因发生改变；
S26，生成子代种群：把通过选择算子筛选的种群P(t)以及通过交叉、变异生成的新个体放在下一代种群P(t+1)中；
S27，判断算法是否满足终止条件：若t≤G，返回步骤S22；否则，输出最优个体解码后的值，算法结束。
7.根据权利要求6所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，在步骤S21中，NP＝5000，G＝1000；编码方式采用二进制编码；
或/和在步骤S22中，适应度值函数的计算方法为：
Figure FDA0002546092810000051
f(i)′为第i个个体适应度值函数；f(i)为第i个个体目标函数；
或/和在步骤S23中包括以下步骤：
S231，计算父代中个体被选取进行交叉操作产生子代的概率p(i)，
Figure FDA0002546092810000052
将父代中个体被选取进行交叉操作产生子代的概率p(i)排名在前ζ％的个体直接不参与遗传操作而直接进入步骤S26，所述ζ为小于或者等于30的正数；
S232，计算父代中个体被选取进行交叉操作产生子代的累计概率q(i)，
Figure FDA0002546092810000053
把0～1中随机产生的随机数r与累计概率q(i)比较大小，若q(i-1)＜r＜q(i)，则选中父代种群中第i个个体进行交叉操作；
或/和在步骤S24中，交叉概率Pc的计算方法为：
Figure FDA0002546092810000054
其中，Pcmax为最大交叉概率；f为当前选中个体的适应度；fmin为当代种群中最的适应度；fmax为当代种群中最大的适应度；k1为交叉概率调整系数；
或/和在步骤S25中，变异概率Pm的计算方法为：
Figure FDA0002546092810000055
其中，Pmmax为最大变异概率；f为当前选中个体的适应度；fmin为当代种群中最小的适应度；fmax为当代种群中最大的适应度；k2为交叉概率调整系数；
或/和在步骤S21中，目标函数的计算方法为：
Figure FDA0002546092810000061
其中，min()表示取最小值；
n表示指标数；
aij表示最终判断矩阵中的第i行第j列的元素值；
xi表示指标i的权重；
xj表示指标j的权重；
s.t.表示受限制于；
f(ψ)为第ψ个个体目标函数；ψ＝1,2,3,...,n。
8.根据权利要求1所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，在步骤S3中隶属函数包括土压平衡盾构机隶属函数和泥水平衡盾构机隶属函数：
土压平衡盾构机隶属函数包括土压平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数、土压平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数、土压平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数包括土压平衡盾构机隧道断面尺寸隶属函数；
土压平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数包括土压平衡盾构机土层渗透系数隶属函数、土压平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数、土压平衡盾构机地下水压力隶属函数之一或者任意组合；
土压平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数包括土压平衡盾构机地表沉降控制值隶属函数；
土压平衡盾构机隧道断面尺寸隶属函数：
Figure FDA0002546092810000071
x表示隧道断面半径；
土压平衡盾构机土层渗透系数隶属函数：
Figure FDA0002546092810000072
x表示地层渗透系数；
土压平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数：
Figure FDA0002546092810000073
x表示细颗粒含量；
土压平衡盾构机地下水压力隶属函数：
Figure FDA0002546092810000074
x表示地下水压；
土压平衡盾构机地表沉降控制值隶属函数：
Figure FDA0002546092810000075
x表示沉降值；
泥水平衡盾构机隶属函数包括泥水平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数、泥水平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数、泥水平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机隧道设计评价指标隶属函数包括泥水平衡盾构机隧道断面尺寸隶属函数；
泥水平衡盾构机水文地质条件评价指标隶属函数包括泥水平衡盾构机土层渗透系数隶属函数、泥水平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数、泥水平衡盾构机地下水压力隶属函数之一或者任意组合；
泥水平衡盾构机线路周边环境评价指标隶属函数包括泥水平衡盾构机地表沉降控制值隶属函数；
泥水平衡盾构机隧道断面尺寸隶属函数：
Figure FDA0002546092810000081
x表示隧道断面半径；
泥水平衡盾构机土层渗透系数隶属函数：
Figure FDA0002546092810000082
x表示地层渗透系数；
泥水平衡盾构机土层颗粒级配隶属函数：
Figure FDA0002546092810000083
x表示细颗粒含量；
泥水平衡盾构机地下水压力隶属函数：
Figure FDA0002546092810000091
x表示地下水压；
泥水平衡盾构机地表沉降控制值隶属函数：
Figure FDA0002546092810000092
x表示沉降值。
9.根据权利要求1所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，在步骤S4中适应度的计算方法为：
Di＝A·R，
其中，Di表示盾构隧道长度Li的分段适应度值；
A表示权重矩阵；
R表示盾构隧道长度Li的隶属矩阵。
10.根据权利要求1所述的滨海复杂地层盾构选型适应性评价方法，其特征在于，在步骤S4中综合适应度的计算方法为：
Figure FDA0002546092810000093
其中，L表示盾构区间总长度；
θ表示将盾构区间分成的总段数；
Di表示盾构隧道长度Li的分段适应度值；
Li表示盾构区间第i段长度。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112879025A (zh) * 2021-02-04 2021-06-01 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 基于gru深度学习的土压平衡盾构土压智能调控方法
CN113434812A (zh) * 2021-05-20 2021-09-24 青岛海洋地质研究所 基于模糊综合评价的水合物试采目标优选方法
CN114707230A (zh) * 2022-06-02 2022-07-05 中铁九局集团第四工程有限公司 一种盾构机掘进前方的孤石预测方法和系统
CN114818043A (zh) * 2022-03-08 2022-07-29 武汉科技大学 一种复合地层双模盾构选型与模式决策方法及装置
CN116398242A (zh) * 2023-04-21 2023-07-07 中交隧道工程局有限公司 一种长时间停机泥水盾构开挖面泥膜寿命的评价方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0660555B2 (ja) * 1988-04-14 1994-08-10 東京電力株式会社 シールド機のジャッキパターンの選択方法
CN102789546A (zh) * 2012-07-12 2012-11-21 中国环境科学研究院 一种基于人类扰动强度的参照湖泊定量化确定方法
CN103198362A (zh) * 2013-03-19 2013-07-10 辽宁工程技术大学 一种煤矿安全评估的方法
CN103593534A (zh) * 2013-11-21 2014-02-19 中国能源建设集团广东省电力设计研究院 基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法及装置
CN110705832A (zh) * 2019-09-09 2020-01-17 山东大学 一种考虑石英含量的tbm施工下围岩适应性评价方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0660555B2 (ja) * 1988-04-14 1994-08-10 東京電力株式会社 シールド機のジャッキパターンの選択方法
CN102789546A (zh) * 2012-07-12 2012-11-21 中国环境科学研究院 一种基于人类扰动强度的参照湖泊定量化确定方法
CN103198362A (zh) * 2013-03-19 2013-07-10 辽宁工程技术大学 一种煤矿安全评估的方法
CN103593534A (zh) * 2013-11-21 2014-02-19 中国能源建设集团广东省电力设计研究院 基于工程地质因素关联性的盾构机智能选型方法及装置
CN110705832A (zh) * 2019-09-09 2020-01-17 山东大学 一种考虑石英含量的tbm施工下围岩适应性评价方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
詹金武: "基于人工智能的TBM选型适应性评价决策支持系统" *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112879025A (zh) * 2021-02-04 2021-06-01 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 基于gru深度学习的土压平衡盾构土压智能调控方法
CN112879025B (zh) * 2021-02-04 2023-12-22 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 基于gru深度学习的土压平衡盾构土压智能调控方法
CN113434812A (zh) * 2021-05-20 2021-09-24 青岛海洋地质研究所 基于模糊综合评价的水合物试采目标优选方法
CN114818043A (zh) * 2022-03-08 2022-07-29 武汉科技大学 一种复合地层双模盾构选型与模式决策方法及装置
CN114818043B (zh) * 2022-03-08 2024-08-06 武汉科技大学 一种复合地层双模盾构选型与模式决策方法及装置
CN114707230A (zh) * 2022-06-02 2022-07-05 中铁九局集团第四工程有限公司 一种盾构机掘进前方的孤石预测方法和系统
WO2023065830A1 (zh) * 2022-06-02 2023-04-27 中铁九局集团第四工程有限公司 一种盾构机掘进前方的孤石预测方法和系统
GB2619392A (en) * 2022-06-02 2023-12-06 China Railway No 9 Group No 4 Eng Co Ltd Method and system for predicting boulder lying ahead in tunneling progression of tunnel boring machine
GB2619392B (en) * 2022-06-02 2024-07-10 China Railway No 9 Group No 4 Eng Co Ltd Method and system for predicting boulder lying ahead in tunneling progression of tunnel boring machine
CN116398242A (zh) * 2023-04-21 2023-07-07 中交隧道工程局有限公司 一种长时间停机泥水盾构开挖面泥膜寿命的评价方法
CN116398242B (zh) * 2023-04-21 2024-03-29 中交隧道工程局有限公司 一种长时间停机泥水盾构开挖面泥膜寿命的评价方法

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