Elman神经网络在盾构滚刀磨损预测中的应用

"基于Elman神经网络的盾构滚刀磨损预测方法研究"这篇文章主要探讨了在盾构施工过程中，如何通过Elman神经网络技术预测滚刀的磨损状况。盾构机在复杂地质条件下掘进时，滚刀磨损是影响施工效率和安全的重要因素。传统的磨损检测方法可能无法实时准确地反映滚刀的状态，因此，研究者提出了一种新的预测方法。 文章首先分析了滚刀磨损的影响因素，这些因素可能包括地质条件（如岩石硬度、含水量、地质构造等）、滚刀类型和材质、掘进速度、盾构机的工作参数（如推进力、扭矩等）以及滚刀的使用状态等。通过对这些因素的深入理解，研究人员能够更准确地构建预测模型。 接着，研究者选择了Elman神经网络作为预测工具。Elman神经网络是一种递归神经网络，它具有短期记忆功能，能处理时间序列数据，适合于预测随时间变化的过程，比如滚刀的磨损过程。通过收集滚刀换刀后正常磨损阶段的盾构掘进参数数据，建立了Elman神经网络模型。模型训练完成后，可以预测在给定工况下盾构的掘进速度，并与实际掘进速度进行比较。当预测速度与实际速度出现较大偏差时，可以推断滚刀可能已出现严重磨损，需要更换。 文章以广州地铁五号线草淘区间左线盾构工程项目为例，验证了所提方法的有效性。实际应用表明，Elman神经网络预测模型能够准确预测滚刀磨损状况，预测结果与实际换刀情况吻合良好。这种方法的优点在于建模过程简单，模型对不同地质条件的适应性强，对于提高盾构施工效率、降低维护成本、保障工程安全具有重要意义。 该研究为盾构滚刀磨损的实时监测和预测提供了新的理论依据和技术手段，对于同类地质条件下的盾构工程具有广泛的参考价值。通过对滚刀磨损的预测，可以提前规划维护工作，减少因滚刀磨损导致的停机时间，从而提高盾构施工的整体效率。同时，这种方法也启示了其他机械设备磨损预测的研究，可以进一步拓展到其他领域。