潘騰飛

（山西應(yīng)用科技學(xué)院，山西 太原 030062）

0 引言

本文依托某市軌道交通盾構(gòu)工程，采用多元線性回歸分析方法考慮“力學(xué)參數(shù)影響因子（土壓力、推力、刀盤扭矩）”和“機械參數(shù)影響因子（螺旋機轉(zhuǎn)速）”對盾構(gòu)推進速度的單因素作用和兩者協(xié)調(diào)作用的影響，建立了淺埋軟土地層盾構(gòu)掘進速度4種預(yù)測模型，并將該預(yù)測模型用于本工程盾構(gòu)推進速度的預(yù)測。通過將預(yù)測值與實際監(jiān)測值對比分析，得到了在滿足施工要求精度的前提下，考慮單一因素“力學(xué)參數(shù)影響因子”以及綜合考慮“力學(xué)參數(shù)影響因子”、“機械參數(shù)影響因子”的盾構(gòu)推進速度預(yù)測模型。該研究方法及研究成果具有較好的科研價值和工程實踐意義。

1 推進速度影響因素分析

在盾構(gòu)法隧道施工中，影響盾構(gòu)機推進的參數(shù)較多，推進參數(shù)的選取不僅要體現(xiàn)不同影響因素的作用，并且還要考慮具體的施工條件。一般來說，在施工中，影響推進速度的參數(shù)主要有土壓力（P）、推力（F）、刀盤扭矩（T）、螺旋機轉(zhuǎn)速（r）等。由于土壓力（P）、推力（F）、刀盤扭矩（T）均屬于力學(xué)參數(shù)，本文將其稱為“力學(xué)參數(shù)影響因子”，而螺旋機轉(zhuǎn)速（r）屬于機械參數(shù)，將其稱為“機械參數(shù)影響因子?！?/p>

本文將展開關(guān)于“力學(xué)參數(shù)影響因子”和“機械參數(shù)影響因子”對盾構(gòu)推進速度的單因素影響和兩者交互影響的相關(guān)研究，建立基于各影響因子下的盾構(gòu)推進速度預(yù)測模型。

2 推進速度預(yù)測模型

2.1 推進速度預(yù)測模型的建立

（1）數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理。為分析盾構(gòu)推進速度進行分析，采集了該線路1457份盾構(gòu)施工參數(shù)來進行研究，每一份樣本均包括土壓力（P）、推力（F）、刀盤扭矩（T）、螺旋機轉(zhuǎn)速（r）4個參數(shù)。運用正態(tài)分布函數(shù)，對所選取的預(yù)測變量數(shù)據(jù)樣本分布狀態(tài)進行分析，分析結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，推進速度在37～66mm/min之間的數(shù)據(jù)樣本較為集中，約占數(shù)據(jù)樣本的97%，故本次選用該區(qū)間數(shù)據(jù)作為分析對象進行研究，并利用公式，對所選數(shù)據(jù)進行標準化處理。最后，按照正態(tài)分布函數(shù)擬定推進速度分布區(qū)間對其進行分組，并對各組數(shù)據(jù)進行平均化處理。

圖1 推進速度樣本分布狀態(tài)

（2）多元線性回歸分析。根據(jù)分析因素的不同及自變量形式的差異，本文擬建立4種盾構(gòu)隧道推進速度預(yù)測模型，如表1所示。

表1 擬建預(yù)測模型

根據(jù)上述數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果，利用統(tǒng)計學(xué)軟件SPSS（Statistical ProductandServiceSolutions），分析并建立關(guān)于推進速度v、土壓力P、推力F、刀盤扭矩T的多元線性回歸模型。

①模型1：

②模型2：

③模型3：

④模型4：

式中：

v——推進速度，mm/min；

F——推力，MN；

T——刀盤扭矩，MN·m；

P——土壓力，bar；

r——螺旋機轉(zhuǎn)速，r/min。

綜上所述，運用多元線性回歸分析模型，建立了4種軟土地區(qū)盾構(gòu)隧道推進速度預(yù)測模型，如表2所示：

表2 軟土地區(qū)盾構(gòu)隧道預(yù)測模型

2.2 推進速度預(yù)測模型合理性驗證

根據(jù)模型合理性評價指標對上述建立的4種預(yù)測模型進行合理性驗證，為了排除人為因素、隨機因素對參數(shù)的影響，運用正態(tài)分布函數(shù)，對各自變量參數(shù)區(qū)間進行分析，限于篇幅原因，以推力和刀盤扭矩為例，如圖2所示，根據(jù)正態(tài)分布分析，按照95.45%的置信區(qū)間進行巖本選取，最終從原始樣本中選取了1420份數(shù)據(jù)用于后續(xù)的模型合理性檢驗。

圖2 各參數(shù)分布狀態(tài)

利用選取的參數(shù)區(qū)間，對模型預(yù)測值的誤差進行計算，進而對誤差區(qū)間進行分析對比，確立了相應(yīng)的誤差正態(tài)分布函數(shù)，如表3所示。

表3 各模型誤差正態(tài)分布函數(shù)表

2.3 選擇最佳的預(yù)測模型

根據(jù)誤差正態(tài)分布函數(shù)，求取誤差為5%、10%、15%、20%、25%、30%條件下的樣本占比，如表4所示。

表4 各誤差下的樣本占比 %

由表4可知，當誤差為5%時，模型1、2、3、4的樣本占比分別為57.04%、67.2%、59.97%、40.71%；當誤差為10%時，模型1、2、3、4的樣本占比分別為63.37%、73.71%、67.31%、44.38%；當誤差為15%時，模型1、2、3、4的樣本占比分別為74.69%、84.30%、79.90%、48.01%；當誤差為20%時，模型1、2、3、4的樣本占比分別為74.69%、88.19%、84.84%、54.88%；當誤差為30%時，模型1、2、3、4的樣本占比分別為83.3%、91.11%、88.79%、58.01%。

綜上所述，當誤差為20%時，選用模型2、3樣本占比能達到88.19%、84.84%，即當只考慮力學(xué)參數(shù)影響因子時，選用模型2對推進速度進行預(yù)測，精度可達到88.19%，當考慮力學(xué)參數(shù)影響因子及機械參數(shù)影響因子時，選用模型3對推進速度進行預(yù)備，精度可達到84.48%。

3 結(jié)束語

本文依托某市軌道交通盾構(gòu)施工實測數(shù)據(jù)，采用多元線性回歸分析方法，考慮“力學(xué)參數(shù)影響因子（土壓力、推力、刀盤扭矩）”和“機械參數(shù)影響因子（螺旋機轉(zhuǎn)速）”對盾構(gòu)推進速度的單因素作用和兩者協(xié)調(diào)作用的影響，并運用多元線性回歸分析方法，建立了關(guān)于力學(xué)參數(shù)影響因子（土壓力、推力、刀盤扭矩）的盾構(gòu)隧道推進速度的2種預(yù)測模型，及關(guān)于力學(xué)參數(shù)影響因子+機械參數(shù)影響因子的盾構(gòu)隧道推進速度2種預(yù)測模型，共計4種計算模型。

最終，通過模型合理性驗證方法，利用各模型的誤差正態(tài)分布函數(shù)分析了各模型的誤差分布狀態(tài)，并給出了不同誤差條件下推進速度預(yù)測的可靠性。通過4種預(yù)測模型的對比分析，最終給出了精度較高的2種預(yù)測模型來應(yīng)用于實際，即當只考慮力學(xué)參數(shù)影響因子時，選用模型2對推進速度進行預(yù)測，精度可達到88.19%，當考慮力學(xué)參數(shù)影響因子及機械參數(shù)影響因子時，選用模型3對推進速度進行預(yù)測，精度可達到84.48%。