数字图像测量技术及在隧道室内模型试验中的应用

首先按照数字图像技术分析基本原理差异,对数字图像相关（DIC）、粒子图像测速（PIV）等二维数字图像测量方法在隧道模型试验中的应用现状、技术发展以及基本原理进行梳理。进一步,对三维测量方法的原理及在隧道模型试验中的应用潜力进行分析。最后,通过黄土地层盾构隧道的掘进模拟试验,对数字图像测量技术在隧道模型试验中的应用进行示范。结果表明：DIC、数字照相变形量测（DPDM）等非接触测量方法以照片上点的相关性判断各点的位移,使用场景更偏向于室内试验道路、桥梁、隧道、基础、河坝、钢结构、钢混结构等土建结构的变形监测中;而PIV分析可测量流体中流动的大小和方向,被广泛运用于浆液、泥石流、喷泉等流体运动的研究中。此外,基于黄土地层盾构隧道室内模型试验方案发现,低含水率黄土地层盾构掘进8环管片距离时,围岩的扰动范围为盾构掘进中轴线两侧1 D（管片外径）左右和盾构上方1 D范围内。     

基于WOA-LightGBM的盾构切削锚杆参数预测

在对锚固地层工程特性分析的基础上,提出了6个可指代锚固地层特性的工程相关指标,将3个盾构机可操作参数一并纳入输入特征,并以盾构机贯入度和刀盘扭矩作为盾构机掘进性能的输出指标,构建了一套适用于盾构机穿锚问题预测的模型指标。依托武汉地铁实际工程,收集了盾构机穿锚实时掘进数据,采用LightGBM方法分别搭建了贯入度和刀盘扭矩预测模型,并利用鲸鱼优化算法（WOA）对LightGBM内的超参数进行寻优,最终得到WOA-LightGBM预测模型。结果表明,构建的盾构机穿锚模型指标具有一定的合理性,可成功预测盾构机穿锚掘进性能;与传统BP、ELM神经网络相比,WOA-LightGBM预测模型耗时相近,在预测精度方面有着明显优势。