A fuzzy logic model to predict the performance of hard rock tunnel boring machine
محل انتشار: نهمین همایش ملی تونل
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,857
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ITC09_111
تاریخ نمایه سازی: 12 آذر 1390
چکیده مقاله:
Prediction of tunnel boring machine (TBM) is one of the most crucial and decisive issues in underground excavation projects. Precise estimation of machine performance can significantly mitigate the capital costs of mechanical excavation project. The main objective of this study is to estimate the TBM penetration rate by constructing a fuzzy inference system analysis. For this purpose, rule-based (Mamdani model) fuzzy logic were employed to build a fuzzy model and 34 TBM field datasets including Q rock mass classification system, rock material properties and machine characteristics along the route of the tunnel were compiled. Hence, the FQ (fabric index of Q rock mass classification system), Ff (the ratio of uniaxial compressive strength and load per cutter) and Fα were determined as input parameters In order to verify the validity of the two models, the predicted penetration rate and the measured penetration rate gained from the field records were compared. Results picked out form this predictor model revealed that this model has a strong capability for estimation of TBM performance with a correlation coefficient of 81.5%.
کلیدواژه ها:
Tunnel boring machine ، rate of penetration (PR) ، advance rate (AR) ، fuzzy inference system ، rock mass classification system
نویسندگان
Mansour Hedayatzadeh
Mining Engineering Group, Islamic Azad University, Tehran South Branch, Iran
Kourosh Shahriar
Departments of Mining and Metallurgical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Jafar Khademi Hamidi
Departments of Mining and Metallurgical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :