费希尔判别模型在TBM隧道围岩分类与管片选型中的应用

""基于费希尔判别模型的TBM隧道围岩分类与管片选型研究，魏玉华，夏乐天，通过实测掘进参数进行围岩状况反推，利用刀盘转速、贯入度、扭矩和推力进行围岩质量评估，指导管片类型选择。" 在隧道建设中，特别是使用全断面掘进机（TBM）的护盾式施工，如何合理选择支护管片是关键问题之一。论文“基于费希尔判别模型的TBM隧道围岩分类与管片选型研究”提出了一种新的方法，利用费希尔判别模型对TBM掘进过程中的参数进行分析，以确定隧道围岩的质量状态，从而优化管片选型。 费希尔判别模型是一种统计分析技术，由R.A. Fisher首次引入，主要用于分类和识别样本类型。在本研究中，该模型被用于分析TBM掘进过程中的四个主要参数：刀盘转速、贯入度、扭矩和推力。这些参数能够反映TBM与围岩的相互作用，进一步揭示围岩的物理特性。通过对这些参数的综合分析，可以构建线性判别函数，对围岩状态进行准确评估。 论文指出，通常情况下，TBM施工的隧道支护采用预制混凝土管片，根据配筋量和厚度分为两类。根据围岩状况选择合适的管片类型至关重要，因为这直接影响到隧道的稳定性和安全性。通过费希尔判别模型，可以在施工过程中实时调整管片类型，提高施工效率和工程质量。 研究过程包括对大量实测掘进数据的收集和分析，建立了判别模型，并在实际工程中验证了模型的有效性。该模型的应用不仅可以提高隧道施工的科学性，还能为工程决策提供及时的数据支持，具有很高的理论价值和实践意义。 总结来说，该研究通过费希尔判别模型对TBM隧道围岩进行了深入的分类研究，并据此提出了管片选型的策略，为TBM施工提供了一种科学、高效的决策工具，有助于提升隧道建设的安全性和经济性。这一方法的推广和应用将对未来的隧道工程带来积极的影响。