پیش‌بینی نرخ نفوذ TBM با استفاده از روش شبکه عصبی‌ مصنوعی(مطالعه موردی مترو تبریز)

Abstract

امروزه ماشین‎های تونل‎بری TBM‎ (Tunnel Boring Machine) بطور وسیعی در حفر تونل‎ها بخصوص تونل‎های شهری استفاده می‎شوند. این ماشین‎ها بر اساس روش نگهداری سینه‌کار و دیواره‌های تونل، دارای انواع مختلفی می‌باشند. یکی از انواع این ماشین‌ها، سپرهای تعادلی فشار زمین EPB (Earth Pressure Balance) می‌باشد که جهت حفاری خط 1 متروی تبریز مورد استفاده قرار گرفته است. عوامل مختلفی نظیر شرایط زمین‎شناسی، خصوصیات توده سنگ، شیب مسیر و همچنین مشخصات ماشین بکار رفته بر میزان کارآیی این ماشین‎ها تأثیر می‎گذارد. یکی از راههای پیش‎بینی میزان کارآیی این ماشین‎ها، تخمین نرخ نفوذ آنها می‎باشد. در این تحقیق میزان نرخ نفوذ TBM در خط 1 متروی تبریز توسط شبکه عصبی مصنوعی پیش‌بینی گردیده است. پیش‌بینی این پارامتر، کمک شایانی در انجام مراقبت و دقت بیشتر در برخورد با مناطق دردسرساز با دانستن زمان برخورد به این مناطق و همچنین استفاده از فشار EPB مناسب در آنها می‌نماید. از نتایج مهم حاصل از این تحقیق می‌توان به پیش‌بینی میزان نرخ نفوذ با دقت قابل قبول و همچنین تعیین پارامترهای مؤثر به وسیله آنالیز حساسیت صورت گرفته توسط شبکه عصبی اشاره کرد.