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基于神经网络的盾构土压平衡控制模型的研究的中期报告

一、研究背景和意义：

随着城市化进程的加速，城市道路、铁路等基础设施建设日益增长，隧道工程也日益增多。而盾构法是一种应用广泛、效率高、质量可靠的隧道施工方法，但在盾构机破土进入下一个衬砌环之前，需要保持土压平衡状态才能保证施工安全和隧道整体质量。因此，盾构土压平衡控制是盾构隧道的核心技术之一。

在传统的土压平衡控制方法中，往往需要依赖专业的工程师对盾构机的推进速度和泥浆泵的出浆量进行精细调整，其效率低下且受限于人工经验和技术水平。因此，采用机器学习等现代控制方法，以替代人工精细调整，可以提高施工效率与施工质量，降低人工成本。

二、研究内容和方法：

本研究旨在开发一种基于深度神经网络的盾构土压平衡控制模型，从而实现自动化控制。该模型的输入为盾构机的推进速度和泥浆泵的出浆量等环境因素，输出为泥浆控制阀门的开度和盾构机的推进力等控制因素，从而实现盾构机的土压平衡控制。

本研究采用深度神经网络进行模型训练和预测，具体实施步骤如下：

1、数据采集：在实验场地进行模拟盾构施工，采集盾构机的推进速度、泥浆泵的出浆量、泥浆粘度、盾构机前后压力等环境和控制因素的相关数据，并进行标准化处理。

2、模型设计：采用深度神经网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层等。

3、模型训练：采用反向传播算法和随机梯度下降算法对模型进行训练，设置防止过拟合的正则化项等优化方式。

4、模型预测：根据输入的环境因素，在模型中进行前向传播，输出泥浆控制阀门的开度和盾构机的推进力等控制因素，实现盾构土压平衡控制。

三、预期成果和展望：

本研究将开发出一种基于深度神经网络的盾构土压平衡控制模型，并在实际场地进行验证。该模型将大大提高盾构施工效率和质量，减少人工成本，同时具有广泛的推广应用价值。同时，本研究还将进一步探索基于深度学习技术的盾构施工自动化控制软件的开发，以实现更加高效、智能的盾构施工控制。