[发明专利]一种预测掘进机刀具累计质量损失率的方法

摘要

本发明属地下隧道工程施工技术领域，为定量预测掘进机刀具在掘进复合地层时的刀具磨损质量，以刀具质量量测及相应的刀具与掌子面接触点轨迹计算为基础，将不同位置刀具的质量线损耗指数MLI，按地层分类统计，将MLI规范化为等效质量线损耗指数EMLI后，得到均质地层的等效质量线损耗指数通用预测模型。MLI及相应的EMLI物理意义明确，等效质量线损耗指数通用预测模型同时兼顾了自变量的共享性和预测精度。提出了基于等效质量线损耗指数通用预测模型的刀具磨损质量预测方法，计算过程简明，预测精度较高。本发明基于工程勘察资料和施工数据，方法合理，实用性强，有利于定量预测刀具磨损状态，科学合理安排开仓换刀，提高隧道掘进效率。

主权项

1.一种预测掘进机刀具累计质量损失率的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一记录并整理掘进机各类施工参数并按环分组编码：掘进机刀盘正面及边缘分布有K把刀具，根据刀具距离刀盘中心的距离，对所有刀具进行编号，记k号刀具距离刀盘中心的距离为R_k，R_k单位为毫米，k＝1,2,3,...,K；掘进机掘进第m环时，记录时刻为t_m‑i时刻表示：在掘进第m环时，第i次记录掘进参数的时刻，Δt_m‑i则表示第i次记录与第i‑1次记录之间的时间间隔，i＝1,2,...,I_m，m＝1,2,...,M，m为某隧道区间中掘进机的掘进环号，M为隧道区间的总环数，i为某环中掘进机对掘进参数进行记录的记录时刻次序，I_m为第m环中掘进参数的总记录次数；根据现场取样结果及勘察报告，确定掘进机掌子面，即隧道开挖横截面的地层信息，明确每一环掌子面土层种类、土层分层排列方式和分层厚度；在以刀盘圆心为极点、在刀盘正面所在平面上的极坐标系下，在不开仓检查的情况下推算每个记录时间间隔内刀具与掌子面接触轨迹弧长对应的地层；如果Δt_m‑i内刀具与掌子面接触轨迹弧长l_k‑m‑i经过多种地层，计算并统计l_k‑m‑i在刀具经过的各地层中的分段长度的占比α_{k‑m‑i‑Ω}，Ω为l_k‑m‑i经过的地层序号；t_m‑i＝t_m‑(i‑1)+Δt_m‑i,i＝1,2,...,I_m,m＝1,2,...,M   (1)t_m‑0＝0,m＝1,2,...,M   (2)如式(1)，当i＝1,2,...,(I_m‑1)时，第m环内的第t_m‑(i‑1)时刻和第t_m‑i时刻之间的记录时间间隔为Δt_m‑i，Δt_m‑i为人工设定值、可以不均等；如式(2)，一环管片拼装完成后开启下一环掘进，每环起始时刻均为0；如式(3)，当i＝I_m时，Δt_m‑i是计算值而非人工设定值；在掘进m环过程中的第1次记录和第I_m‑1次记录之间，掘进机在第t_m‑i时刻对掘进参数进行记录；刀盘和刀具在第时刻后到第m环掘进完成并停止的实际运行时长不超过人工设定的记录时间间隔，它是第m环总掘进时长和段内总掘进时长的差；段内总掘进时长CA_m如式(4)所示；将极坐标系的极轴逆时针转过得到位置射线，位置射线上距离极点R_k的位置即为按照不同时刻刀具在掌子面上的位置；记录第m环初始时刻k号刀具的初始相位为极轴按逆时针方向转至k号刀具所在刀盘正面半径的所夹弧度，按照式(5)计算Δt_m‑i内k号刀具转过的角度θ_k‑m‑i，按照式(6)计算在第m环内第t_m‑I时刻刀具所在相位表示不超过的最大正整数；人工设定掘进机每Δt_m‑i全面记录一次掘进参数n_m‑i、T_m‑i、p_m‑i、v_m‑i、F_m‑i；第时刻的掘进参数n_m‑i、T_m‑i、p_m‑i、v_m‑i、F_m‑i取掘进机在该环内最后记录的十组掘进速率不为零的掘进参数中最小掘进速率所对应的一组掘进参数作为第时刻的掘进参数；n_m‑i，单位为圈每分钟，即r/min，为掘进机在掘进第m环时第i记录时刻次序记录的刀盘转速；T_m‑i，单位为10^6Nm，即MNm，为掘进机在掘进第m环时第i记录时刻次序记录的刀盘扭矩；p_m‑i，单位为Bar，为掘进机在掘进第m环时第i记录时刻次序记录的土仓压力；v_m‑i单位为毫米每分钟，即mm/min，为掘进机在掘进第m环时第i记录时刻次序记录的掘进速率；F_m‑i单位为10^7N，为掘进机在掘进第m环时第i记录时刻次序记录的有效推力；步骤二掌子面的地层分布统计和刀具与掌子面接触轨迹弧长的计算：如式(7)，掘进第m环、i＝1,2,...,I_m,m＝1,2,...,M时，第t_m‑i时刻记录的掘进速率v_m‑i，乘以记录时间间隔Δt_m‑i，得到Δt_m‑i内的掘进距离D_m‑i；如式(8)，当i＝1,2,...,I_m,m＝1,2,...,M时，在Δt_m‑i内，k号刀具在第m环内的刀具与掌子面接触轨迹弧长在刀盘旋转方向上的投影距离S_k‑m‑i，为半径R_k在Δt_m‑i内按照角速度n_m‑i旋转得到的圆弧长度；在Δt_m‑i内，若k号刀具与掌子面接触轨迹弧长经过若干种地层，则α_{k‑m‑i‑Ω}×l_k‑m‑i为k号刀具与掌子面接触轨迹弧长在各地层内的分段弧长，l_k‑m‑i＝∑(α_{k‑m‑i‑Ω}×l_k‑m‑i)为在Δt_m‑i内刀具与掌子面接触轨迹弧长；如式(9)，将k号刀具与掌子面接触点轨迹所在圆柱侧面展开为平面，当i＝1,2,...,I_m,m＝1,2,...,M时，则∑(α_{k‑m‑i‑Ω}×l_k‑m‑i)和S_k‑m‑i、D_m‑i分别构成直角三角形的斜边和直角邻边，满足勾股定理；如式(10)，k号刀具在第m环内的刀具与掌子面接触轨迹弧长L_k‑m为第m环内各记录时间间隔内l_k‑m‑i的总和；以Δt_m‑I内为例，刀具与掌子面接触轨迹弧长l_k‑m‑I经过多种地层，根据R_k、和得到刀具在Δt_m‑I起止时刻的位置，测量得出l_k‑m‑I在各地层内分段的分段弧长的圆心角后除以刀盘转动角速度，从而得到Δt_m‑I内刀具在各地层内的运动时间，根据相似三角形原理，Δt_m‑I内刀具在各地层内的运动时间在Δt_m‑I内的所占比例即l_k‑m‑I在不同地层中的分段长度的占比α_{k‑m‑I‑Ω}；D_m‑i＝v_m‑i×Δt_m‑i,i＝1,2,...,I_m,m＝1,2,...,M   (7)步骤三定义刀具的质量线损耗指数MLI为掘进前后的刀具质量损失率除以刀具与掌子面接触轨迹弧长得到的值：当k号刀具在第e环到第h环内与掌子面接触轨迹仅处于一种地层Ω时，则进行以下计算；当刀具在第e环到第h环内连续掘进并在第h环完成时开仓换刀，将替换下来的刀具洗净烘干并称量质量，同时准确记录磨损状态；将从未使用且干净完好时刀具的洗净干燥后实测净质量记为单位为克，记录精度0.1克，该刀具产生磨损后拆卸下来洗净干燥后实测净质量记为单位为克，记录精度0.1克；如式(11)，在施工现场实测并计算得到的k号刀具在第e环到第h环内，包含第e环和第h环，切割破碎地层Ω的质量线损耗指数即实测得到的k号刀具在第e环到第h环内原始洗净干燥后实测净质量和磨损后的洗净干燥后实测净质量之差占的比例，和k号刀具在第e环到第h环内与掌子面接触轨迹弧长总量的比值；对所有在两次刀具质量量测之间的时间内刀具和掌子面间接触点的运动轨迹所在地层没有发生变化的刀具质量样本进行统计，得到属于地层Ω的质量线损耗指数集合；步骤四消除刀具安装角度的影响，对进行规范化处理：位于刀盘外侧、安装角度不垂直于刀盘正面的边缘刀具的磨损深度与刀具安装半径R_k的比值，为分布于刀盘正面的刀具磨损深度与刀具安装半径R_k的比值的50％左右；所以，刀具安装角度对的变化影响极大；如式(12)，通过对掘进某地层第e环至h环时的边缘刀具的实测乘以2得到等效质量线损耗指数，对掘进某地层第e环至h环时的正面刀具的实测乘以1得到等效质量线损耗指数，从而将边缘刀具的实测值折算并入刀盘正面刀具的质量线损耗指数集合，所有进行回归分析的应变量都是相当于正面刀具的等效质量线损耗指数即近似为分布于刀盘正面的刀具的情况下掘进取得的实测值，对实测值消除了刀具安装角度的影响；步骤五选取掘进参数代表值：k号刀具掘进第e环至第h环时存在若干组掘进参数，且根据步骤三，k号刀具在掘进第e环至第h环时和掌子面间接触点的运动轨迹所在地层没有发生变化，利用掘进参数预测每个就必须对应一组掘进参数代表值En_e,h、Ev_e,h、ET_e,h、EF_e,h、Ep_e,h；En_e,h为k号刀具在第e环至第h环之间时的等效刀盘转速，且k号刀具在第e环至第h环之间时刀具和掌子面间接触点的运动轨迹始终在地层Ω中；将第e环至第h环之间的刀盘转速实测值n_m‑i按从小到大的顺序进行排列得到数列{n_e,h,j,j＝1,2,...}，并分别统计各数列{n_e,h,j,j＝1,2,...}内刀盘转速实测值n_e,h,j在第e环至第h环之间出现的次数tn_e,h,j，将tn_e,h,j除以第e环至第h环之间掘进参数总记录次数得到第e环至第h环之间刀盘转速实测值n_e,h,j的出现频率如式(13)所示；如式(14)所示，用高斯分布概率分布模型来拟合n_e,h,j和之间的关系，其中λ为振幅，期望值为μn_e,h，σn_e,h为标准差；与μn_e,h在数值上最接近的n_e,h,j即为En_e,h；Ev_e,h为k号刀具在第e环至第h环之间时的等效掘进速率；En_e,h是数列{n_e,h,j,j＝1,2,...}中的一个值，在第e环至第h环之间有若干个和En_e,h大小相同的n_m‑i，把n_m‑i＝En_e,h时的v_m‑i进行求和平均得到平均值与在数值上最接近的且同时刻n_m‑i＝En_e,h的掘进速率实测值的大小即为Ev_e,h；ET_e,h为k号刀具在第e环至第h环之间时的等效刀盘扭矩；Ev_e,h是一个值，在第e环至第h环之间有若干个和Ev_e,h大小相同的v_m‑i，把v_m‑i＝Ev_e,h且n_m‑i＝En_e,h时的T_m‑i进行求和平均得到平均值与在数值上最接近且同时刻v_m‑i＝Ev_e,h、n_m‑i＝En_e,h的刀盘扭矩实测值的大小即为ET_e,h；EF_e,h为k号刀具在第e环至第h环之间时的等效有效推力；ET_e,h是一个值，在第e环至第h环之间有若干个和ET_e,h大小相同的T_m‑i，把T_m‑i＝ET_e,h且v_m‑i＝Ev_e,h且n_m‑i＝En_e,h时的F_m‑i进行求和平均得到平均值与在数值上最接近且同时刻T_m‑i＝ET_e,h、v_m‑i＝Ev_e,h、n_m‑i＝En_e,h的有效推力实测值的大小即为EF_e,h；土仓不带压掘进时等效土仓压力为0；土仓带压掘进时，Ep_e,h为k号刀具在第e环至第h环之间时的等效土仓压力；EF_e,h是一个值，在第e环至第h环之间有若干个和EF_e,h大小相同的F_m‑i，把F_m‑i＝EF_e,h且T_m‑i＝ET_e,h且v_m‑i＝Ev_e,h且n_m‑i＝En_e,h时的p_m‑i进行求和平均得到平均值与在数值上最接近且同时刻F_m‑i＝EF_e,h、T_m‑i＝ET_e,h、v_m‑i＝Ev_e,h、n_m‑i＝En_e,h的有效推力实测值的大小即为Ep_e,h；步骤六构造自变量：对一元一次的基本自变量En_e,h、Ev_e,h、ET_e,h、EF_e,h、Ep_e,h分别进行扩幂，形成关于En_e,h的自变量集、关于Ev_e,h的自变量集、关于ET_e,h的自变量集、关于EF_e,h的自变量集、关于Ep_e,h的自变量集；回归分析中，参与回归分析的自变量的数量级不宜离散过大，因为回归迭代计算时同时存在过大或过小的样本值会使计算结果难以收敛，获得的方程难以反映数据的主要性质，所以宜在构造自变量的时候控制属于自变量的90％以上的样本值的数量级在10^(‑4)～10^(4)之间；通过减少自变量的指数种类，还可以减少构造方程的种类，从而减少对所有方程进行回归计算的总计算时间，方便工程运用；En_e,h、ET_e,h、EF_e,h、Ep_e,h的数值通常在[1,4]之间，Ev_e,h的数值通常在[3,50]之间，cos(En_e,h)、cos(Ev_e,h)、cos(ET_e,h)、cos(EF_e,h)、cos(Ep_e,h)的数值在[‑1,1]之间，ln(En_e,h)、ln(ET_e,h)、ln(EF_e,h)、ln(Ep_e,h)的数值通常在[0,3]之间，ln(Ev_e,h)的数值在[0,4]之间，为了使以上述自变量为底的幂函数的数量级90％以上在10^(‑4)～10^(4)之间，按下述方法扩幂；关于En_e,h的自变量集，包含一组以En_e,h为底数的幂函数，一组以cos(En_e,h)为底数的幂函数，一组以ln(En_e,h)为底数的幂函数；以En_e,h为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7、±8、±9、±10；以cos(En_e,h)为底数的幂函数，指数为±1、±2、±3、±4；以ln(En_e,h)为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7；关于Ev_e,h的自变量集，包含一组以Ev_e,h为底数的幂函数，一组以cos(Ev_e,h)为底数的幂函数，一组以ln(Ev_e,h)为底数的幂函数；以Ev_e,h为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8；以cos(Ev_e,h)为底数的幂函数，指数为±1、±2、±3、±4；以ln(Ev_e,h)为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5；关于ET_e,h的自变量集，包含一组以ET_e,h为底数的幂函数，一组以cos(ET_e,h)为底数的幂函数，一组以ln(ET_e,h)为底数的幂函数；以ET_e,h为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7、±8、±9、±10；以cos(ET_e,h)为底数的幂函数，指数为±1、±2、±3、±4；以ln(ET_e,h)为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7；关于EF_e,h的自变量集，包含一组以EF_e,h为底数的幂函数，一组以cos(EF_e,h)为底数的幂函数，一组以ln(EF_e,h)为底数的幂函数；以EF_e,h为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7、±8、±9、±10；以cos(EF_e,h)为底数的幂函数，指数为±1、±2、±3、±4；以ln(EF_e,h)为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7；关于Ep_e,h的自变量集，包含一组以Ep_e,h为底数的幂函数，一组以cos(Ep_e,h)为底数的幂函数，一组以ln(Ep_e,h)为底数的幂函数；以Ep_e,h为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7、±8、±9、±10；以cos(Ep_e,h)为底数的幂函数，指数为±1、±2、±3、±4；以ln(Ep_e,h)为底数的幂函数，指数为±0.8、±0.6、±0.3、±1、±1.3、±1.6、±1.8、±2、±2.3、±2.6、±2.8、±3、±4、±5、±6、±7；步骤七针对每一种均质地层Ω，对掘进参数代表值和等效质量线损耗指数实测值之间的相关性进行多元回归计算并统计过程性结果：根据步骤六，自变量的形式共有38*4+22+14*5+32*4+28＝400种；一具刀具在相邻两次开仓量测刀具质量之间的等效质量线损耗指数实测值和相应的掘进参数代表值分别为一组回归分析样本中的因变量和自变量；回归分析中方程自变量项数必定少于回归分析样本组数ξ^Ω，对于一种均质地层，其等效质量线损耗指数预测方程可能有种自变量组成形式，对这些方程分别进行多元逐步回归中的向后剔除法进行计算，记录每次计算得到的自变量系数和拟合精度；步骤八对各均质地层，都进行步骤七，分别统计方程中的各自变量的系数和方程的拟合精度；步骤九对每一种均质地层，对属于该地层的等效质量线损耗指数预测方程进行赋分后定量排序，得到代表方程集；R^2为方程的拟合精度，R^2∈[0,1]；统计方程中各种自变量的出现次数，将出现次数最多的自变量的频繁程度PC定为100％，将出现次数最少的自变量的PC定为0，其他自变量按照出现次数在(0,100％)内线性插值，得到各种自变量的PC，存在PC相同的自变量；按照式(15)为等效质量线损耗指数预测方程进行定量赋分；QM为某一个方程的综合量化赋分，为该方程中所有自变量PC的平均值；在一种均质地层中，对所有方程按照QM进行排序，挑选QM最高的前1％的方程作为本地层的代表方程集，确保了99％情况下代表方程集中的任意一个方程，即任意一个代表方程，对所有回归分析得到的方程具有综合优势；对于任一种均质地层Ω，其对应的代表方程的自变量最大项数为η^Ω；步骤十统计得到等效质量线损耗指数通用预测模型：把分别属于各种地层的代表方程集积累起来，得到代表方程集汇总；对于任一种均质地层Ω，其对应的代表方程的自变量最大项数为η^Ω；对于若干种地层的代表方程集汇总，那所有方程中自变量项数最多的方程的项数为max(η^Ω)，η^Ω不大于max(η^Ω)；定义共享自变量个数SV；若有一组不为常数的自变量，每种地层的代表方程集中的至少一组方程中含有这组自变量，则定义这一组不为常数的自变量的个数为SV，且0≤SV≤max(η^Ω)；所以，定义共享性系数γ为一个方程中最大共享自变量个数MSV与max(η^Ω)的比值，如式(16)，最大共享自变量个数MSV为该方程中所有自变量组合对应的SV中的最大值；定义方程综合评分GC为，某地层的代表方程集中的方程的拟合精度加上共享性权重γ，如式(17)；GC＝γ+R^2    (17)把GC最高的方程中不属于共享自变量的其他自变量删除，组成源自于该方程的通式；将通式针对实测施工参数重新进行系数拟合并记录通式拟合精度，通式中拟合精度最高的方程如式(18)和式(19)所示，为根据第e环至第h环实测数据得到的等效质量线损耗指数预测值，式(18)适用于带压掘进的工况，式(19)适用于不带压掘进的工况，a^Ω、b^Ω、c^Ω、d^Ω、w^Ω、q^Ω、g^Ω、x^Ω、u^Ω、y^Ω、为方程系数；定义式(20)和式(21)为适用于均质地层Ω的等效质量线损耗指数通用预测模型，为任意时刻的等效质量线损耗指数预测值；