Deep learning-based prediction method for chamber pressure field in shield machines
-
摘要: 土舱压力是盾构机受力状态和掌子面稳定等核心问题中的关键因素。土舱压力具有显著的空间变异性，其形成演化机制源于装备与岩土之间的复杂耦合作用，与地质特征、掘进参数等多源参数相关。然而，现有土舱压力预测方法一般未考虑空间分布特征或地质参数影响。针对该问题，提出了一种基于空间分布物理特征函数导引深度学习的盾构机土舱压力场预测方法。该方法构建物理特征函数用于解耦土舱压力空间分布特征，采用卷积神经网络和门控循环单元分别提取多源参数历史信息的空间特征和特征系数的时序特征，结合多源参数实时信息对特征系数进行预测，从而实现土舱压力场的预测。以长沙地铁四号线某区段为案例，利用该方法准确预测了土舱压力空间分布实测数据，准确率高达0.98，验证了所提方法的有效性。敏感性分析表明，不同地层中土舱压力空间分布特征系数的主要敏感参数基本一致，但其敏感度随地层地质条件的变化规律差异显著，可为复杂地层盾构机土舱压力精细化调控提供参考。Abstract: The chamber pressure is a key factor in the core issues of the stress state of equipment and the stability of tunnel face during shield tunneling. It exhibits significant spatial variability, and its formation and evolution originate from the complex coupling effects of geotechnics and mechanism, which is related to multiple parameters such as geological features and tunnelling parameters. Yet, the spatial distribution features or geological features are generally ignored in the existing methods for predicting the chamber pressure. To probe this problem, a method to predict the chamber pressure field in shield machines is proposed based on the deep learning algorithm guided by the physical feature function of spatial distribution. This method constructs the physical feature function for decoupling the spatial distribution features of the chamber pressure, uses the convolutional neural network and gated recurrent unit to extract the spatial features of the historical information of multi-source parameters and the temporal features of feature coefficient, respectively, and combines the real-time information of multi-source parameters to predict the feature coefficient, so as to realize the prediction of the chamber pressure field. Taking a section of Changsha Metro Line 4 as a case study, this method is used to accurately predict the measured spatial distribution of the chamber pressure with an accuracy of 0.98, which verifies the effectiveness of the proposed method. The sensitivity analysis reveals that the main sensitive parameters of the spatial distribution feature coefficient of the chamber pressure are basically the same in different strata, but their sensitivities vary significantly with the geological conditions of strata. The results may provide guidance for the refined control of the chamber pressure of shield machines in complex strata.
-
0. 引言
跨海桥梁、海底隧道工程、海底管线、海上风力与光伏发电等涉海工程得到了大力发展，推动了海洋资源全面开发利用。饱和土体与基础的相互作用决定着工程的安全性和稳定性具有重要影响，一直是海洋岩土工程领域的热点重要问题。
针对砂与结构的界面力学特性，学者们进行了大量的界面试验研究，得到以下共识：界面的剪切特性受到诸多因素的影响，包括土体性质、相对密实度、颗粒级配、约束条件、表面结构特征等方面[1-3]。常用的法向边界条件包括3种：常应力（CNL）、常位移（CND）和常刚度（CNS）。其中，CNL是界面试验中采用最多的边界条件，测得的界面摩擦角可直接应用于工程实践，预测界面抗剪强度，分析土体破坏模式[4]。在许多实际工程中，也会遇到界面法向应力或法向位移在剪切过程中不是恒定的情况，对于预制桩沉桩过程、边坡中的锚杆经受边坡较大变形过程、吸力基础负压沉贯过程等，多采用CNS边界条件研究土-结构界面力学特性[5-6]。通过对比CNL和CNS条件下界面剪切试验结果，发现边界条件对界面强度有显著影响[7-8]。结构表面粗糙度是影响界面力学特性的重要因素[9]，考虑在结构表面设置规则或随机几何构造，提出了多种粗糙度指标与界面强度相关联，以评价界面力学特性[2, 10]。但目前鲜有考虑结构表面三维形貌、纹理特征（凹/凸）等因素的影响，对土-结构界面相互作用机制影响的需深入研究。大量试验证实了砂土平均粒径和颗粒级配对界面力学机制有显著影响，但是关于界面强度与平均粒径和颗粒级配的关系，试验结论还不统一：在相同试验条件下，细粒砂土-粗糙结构界面摩擦角高于粗粒土[11]，级配良好砂的界面摩擦角高于级配不良砂[12-13]；而有些试验得到了完全相反的结论[14-16]；Su等[17]认为界面强度受平均粒径D50和粗糙度的相对尺寸大小控制，当砂粒能紧密贴合粗糙表面时才能获得最大摩阻力，但没有深入讨论粒径组分与粗糙度的关系。
综上所述，土-结构界面剪切特性受到结构表面构造形式和颗粒级配的共同控制，需要提出一种综合考虑结构表面三维形貌和颗粒级配对界面强度影响的评价方法。界面剪切试验研究主要集中在CNL和CNS条件下对界面剪切特性的分析，而法向应力不断变化（VNL）的条件下，土体粒径分布对饱和砂土-不同表面纹理界面剪切特性的影响尚未得到充分研究。
本文设计了多种表面构造形式的钢板，提出了同时考虑分形维数和加权平均粒径的新粗糙度评价指标，该指标能够描述传统粗糙度指标无法描述的表面形貌差异。采用GDS界面剪切仪，开展了CNL和VNL条件下不同粒径级配饱和砂土与不同表面纹理钢板界面剪切试验，分析了法向边界条件、颗粒级配对界面强度的影响及界面剪切机理。为了深入研究饱和土体-结构界面力学特性及新型基础结构研发，提供了参考依据。
1. 粗糙度评价
大量试验表明，结构表面粗糙度是影响土-结构界面力学特性的重要因素[18-19]。目前有几种粗糙度参数的定义可量化结构表面的粗糙度：参考长度Lm（Lm=0.8~2.5 mm[20]，或Lm =D50[21]）范围内最大峰谷距Rmax，粗糙度剖面坐标的粗糙高度（绝对值）的平均值Ra。不同粒径的土体在同一粗糙度结构表面具有不同剪切强度，因此Uesugi[22]考虑土体粒径的影响首次提出相对粗糙度Rn（Rn=Rmax/D50），并广泛被采用[23]。Subba等[24]认为加权平均粒径Dav（Dav=粒径级配曲线与y轴包围的面积/100）适用于包括所有细粒土在内的所有粒径情况，而不是像D50这种特定的尺寸，提出了采用Ra/Dav评价表面粗糙度更加合理。
以上传统粗糙度评价参数仅为描述结构表面二维剖线的参数，无法描述整个结构面的三维形貌。分形几何之父Mandelbro为准确地描述自然界中的粗糙度，提出了描述几何形状复杂程度的统计量分形维数（fractal dimension）。一般认为，分形维数D与表面形貌的幅值变化剧烈程度有关，D值大，则表面高频成分多、细节丰富。D值小，则表面空间波长相对长，微观结构简单。分形维数一般采用盒维数法计算：
D=lg(N/N0)lg(r/r0)。 (1) 式中：r0为初始的测量间距；N为覆盖粗糙表面所用的边长为r立方体的个数；N0为覆盖粗糙表面所用的边长为r0立方体的个数。
综上分析，分形维数D在描述结构表面三维粗糙形态上具有很大优势。土体作为具有散粒性的材料，与粗糙结构表面相互作用时，界面抗剪强度与土体粒径大小密不可分。加权平均粒径Dav更能反映砂土整体粒径级配情况。因此，为体现表面粗糙度与界面剪切强度更好的相关性，本文考虑分形维数提出新的粗糙度评价指标：
Rr=DRaDav。 (2) 2. 试验方法
2.1 上部材料：不同粗糙度钢板
上部结构材料采用7种表面构造形式不同的Q235普通碳素结构钢圆板，直径68 mm，厚8 mm。为研究表面构造形式和粗糙度对界面力学特性的影响，将钢板表面加工设计为光滑表面（SSS）、凸起表面（RSW1, RSW2、RSW3）、凹槽表面（RSG1、RSG2、RSG3），具体表面特征及起伏尺寸见图 1。
采用式（2），计算上述钢板表面粗糙度。式中分形维数D需借助移动式三维激光扫描仪和Image J图像处理软件得到。采用三维激光扫描仪对试验中不同表面构造的钢板表面进行扫描。该扫描仪扫描精度可达0.05 mm，扫描速度为18000测量/s，十字交叉光束单条扫描线宽为300 mm/束，扫描仪的最高分辨率为0.1 mm。采集的钢板粗糙表面如图 2所示。利用Image J图像处理软件对图 2的三维表面图片处理后计算分形维数。Image J软件计算表面分形维数流程如图 3所示。
![]()
图 3 Image J计算分形维数流程图Figure 3. Flow chart of surface fractal dimension calculated by Image J software2.2 下部材料：不同级配饱和细砂
本文试验所用石英砂（QS）取自中国青岛金沙滩（图 4）。利用X射线衍射分析法及布拉格方程可以对砂样进行物相鉴定，试验用砂由65%石英、32.5%长石、1.5%白云石、0.7%方解石、0.1%玉髓、0.1%褐铁矿化脉石英、0.1%玻璃质组成。图 4（a），（b）分别为6.3倍和50倍率下采用卡尔·蔡司牌Stemi 2000-C型研究级体式显微镜得到的石英砂颗粒照片。图 4（b）可以看出主要矿物石英表面呈毛玻璃状，单颗粒发育有裂纹，沿裂纹常呈凹坑状。长石呈灰黄色、黄褐色，具腊状光泽，表面多呈毛纹状。整个砂粒半混圆状、次棱角状，个别为棱角状，磨圆度中等。
根据第1节对粗糙度评价参数的分析可知，砂粒径与表面粗糙度共同控制砂与粗糙界面的力学特性。然而可能会出现平均粒径D50相同但粒径分布不同的情况，使得粗糙度评价指标无法准确评价界面力学特性。为探究粒径分布对饱和砂-钢界面力学特性的影响，将烘干后的砂筛分成0.075~1 mm不同颗粒大小，分组照片如图 5所示。然后将筛分后不同粒径和质量的砂粒按照一定比例进行混合，得到不同粒径分布曲线，如图 6所示。本研究考虑4种粒径分布，为了消除不均匀系数Cu以外其他因素的影响，保证砂的最大、最小和平均粒径D50保持一致。为准确控制砂样初始相对密实度，减小试验误差，对4种试样按照《土工试验方法标准》进行基本物理指标试验，得到不同颗粒级配砂土的最大、最小干密度ρdmax/min并计算砂样质量ms。表 1列出了试样的基本物理参数。
表 1 试样基本物理参数Table 1. Soil properties编号 Cu Cc D50/
mmDav/
mm相对密实度Dr/% emax emin 砂样质量/g QS1 1.57 0.99 0.20 0.22 90 1.10 0.61 129.81 QS2 2.22 1.23 0.25 1.01 0.56 128.67 QS3 3.01 0.80 0.33 0.98 0.63 124.28 QS4 5.12 0.33 0.36 1.02 0.65 122.63 由图 6可知，试样QS4比QS1粗粒含量高，且级配良好。仅凭平均粒径D50不能体现砂土试样的粒径分布，而加权平均粒径Dav考虑了所有粒径情况。表 2总结了试验中7种钢板表面的不同粗糙度评价指标。
表 2 粗糙度评价指标Table 2. Surface roughnesses of different interfaces表面类型 Rmax/mm Rn Ra/mm D Rr QS1 QS2 QS3 QS4 SSS 0 0 0 0 0 0 0 0 RSW1 0.4 2 0.0365 1.7252 0.286 0.252 0.191 0.175 RSW2 0.8 4 0.0678 1.8269 0.563 0.495 0.375 0.344 RSW3 0.6 3 0.1043 1.9251 0.913 0.803 0.608 0.558 RSG1 0.4 2 0.0365 1.421 0.236 0.207 0.157 0.144 RSG2 0.8 4 0.0678 1.5376 0.474 0.417 0.316 0.290 RSG3 0.6 3 0.1043 1.9047 0.903 0.795 0.602 0.552 2.3 试验仪器
剪切试验采用英国GDS公司生产的界面剪切仪（图 7（a））。试验过程能够在一个方向进行连续剪切，并保持剪切面积不变，研究土-结构界面在大位移条件下的界面力学特性。扭矩、轴向压力和剪切速率通过GDSLab软件线性或周期性增加，来模拟基础沉贯及使用期间所受的可变荷载。该仪器通过上部轴向压杆施加轴压，压力杆底面直径68 mm，高度128 mm，如图 7（b）所示。压杆底面可安装不同粗糙度钢板，与下部环刀内土体形成界面系统，通过底座的旋转来实现剪切。界面剪切试验仪环刀直径70 mm，高度22 mm，剪切面积38.48 cm2。
2.4 试验方案
试验方案研究了以下变量的影响：①法向边界条件；②颗粒级配；③表面纹理特征。试验过程如下：为防止试验过程中砂样溢出，装样高度为20 mm。将试验用砂分4层装入剪切平台的环刀内，每层5 mm，控制每层装入相同质量的砂样，至预定高度20 mm。装样完成后，安装压力室，利用虹吸法向压力室内注入蒸馏水。静置使砂土试样达到饱和状态。具体试验方案见表 3。另外，为研究饱和砂、干砂对界面强度的影响，开展QS2干砂与7种钢板的剪切试验，共计70组试验。
表 3 饱和砂土-钢界面剪切方案Table 3. Shear tests on saturated interfaces表面类型 试样 CNL/
kPaVNL/
kPa剪切位移
L/mm剪切速率/
(cm·min-1)SSS, RSW1,
RSW2, RSW3,
RSG1, RSG2,
RSG3QS1,
QS2,
QS3,
QS4100 0~100 100 1.0 3. 试验结果与讨论
3.1 表面纹理特征的影响
（1）界面剪应力-位移曲线
图 8为CNL和VNL条件下，QS2饱和砂与7种不同粗糙度钢板在100 mm剪切位移下的界面剪应力-剪切位移曲线。两种边界条件下，最大剪应力（VNL）和峰值剪应力（CNL）均随粗糙度的增大而增加。由图 8（a）可知，VNL条件下，法向应力由0逐渐增大到100 kPa，剪应力随剪切位移的增大基本呈线性增长。不会出现软化现象，无法得到界面的峰值剪应力。从图 8（b）中可以发现，CNL条件下，饱和砂土-钢界面剪应力-剪切位移曲线均表现为初始快速线性增大随后呈现非线性部分直至峰值。峰值后剪应力减小，随着剪切位移增大界面剪应力出现3种变化趋势：逐渐增大（RSW），保持稳定（RSG），逐渐减小（SSS）。显然峰值后界面剪应力变化趋势与表面纹理构造相关。对比图 8（b）中的RSW1和RSG3剪应力-位移曲线可以发现，RSG3的峰值应力为50.5 kPa，高于RSW1峰值应力48.1 kPa，但RSW1在剪切位移10 mm后的残余强度超过了RSG3。这是由于凸起构造引起沿垂直界面方向更大范围的土颗粒扰动，使得一些没有剪碎的大颗粒翻滚上来。与较小颗粒形成的接触力链相比，较大的颗粒形成的接触力链提供了更大的剪切应力，剪应力、摩擦系数随着剪切位移的增大而呈现波动增长趋势。说明不同纹理构造对较大位移时的残余强度产生影响。
![]()
图 8 不同粗糙度下界面剪切应力-剪切位移关系（QS2）Figure 8. Curves of shear stress-shear displacement for different interfaces under VNL and CNL conditions表面构造形式、粗糙度不同，界面剪切机制存在显著差异。结合图 9结构表面构造形式与颗粒剪切相互作用示意图进行分析。区域Ⅰ（平均粒径显著大于凹槽或凸起尺寸）：界面摩阻力由滑动摩擦F1构成；区域Ⅱ：界面摩阻力由土体内部摩擦F2构成；区域Ⅲ：界面摩阻力由凸起纹理引起的被动摩擦F3构成。在区域Ⅲ中，由于凸起纹理的扰动，颗粒翻越、提升、转动从低势能状态变为高势能状态，要消耗额外能量[25]，同时颗粒和凸起纹理产生互锁作用。互锁机制对界面抗剪强度影响较大，与纹理尺寸/粒径之值有关，当比值在1.0~4.0时，可以建立较高的互锁作用[26]。同时，剪切过程中，随着颗粒-颗粒咬合与颗粒-凸起纹理互锁作用的增加，不规则颗粒移动（滑动、翻滚）受到显著限制，导致界面剪切强度提高。因此F3显著大于F1和F2。
RSW界面剪应力主要由F1和F3构成，RSG型由F1和F2构成。因此在表面纹理尺寸和条数相同的情况下，CNL和VNL条件下，RSW的界面峰值应力和最大剪应力皆大于RSG型。如，VNL条件下，RSW1、RSW2、RSW3的最大剪应力分别为53.7，57.9，67.0 kPa，RSG1、RSG2、RSG3的峰值剪应力分别为47.0，49.8，54.8 kPa；CNL条件下，RSW1、RSW2、RSW3的峰值剪应力分别为48.1，52.7，60.5 kPa，RSG1、RSG2、RSG3的峰值剪应力分别为35.0，40.2，50.5 kPa。
对比图 8（a），（b）发现，VNL条件下最大剪应力明显高于CNL条件下的峰值剪应力。造成CNL和VNL条件下剪应力-剪切位移曲线差异性的主要原因如下：由于CNL条件下法向应力一直保持在100 kPa，上部钢板体积无法变化，在较短时间内下部土颗粒发生挤压，颗粒咬合作用强。界面处土颗粒在重新排列过程中发生翻滚需要的能量增大，故界面剪切强度迅速达到峰值。同时，由于界面另一侧是钢材，界面处孔隙水只能向土体方向扩散。CNL条件下，孔隙水压力短时间内发生较大累积导致界面剪切强度达到峰值后迅速降低。随后界面附近的土颗粒翻转结束后排列稳定，继而发生剪切、磨损破坏，界面剪应力逐渐减小，后续变化趋势与粗糙度相关。VNL条件下法向应力由0逐渐增大，界面孔隙水压力逐渐消散。剪切过程初期，法向应力较小，界面剪切以滑移剪切为主，表现出较低的剪应力。随着法向应力的增大，土体密实度逐渐增大。砂土颗粒之间的接触面积不断增大，颗粒发生翻滚使得界面剪应力逐渐提高。剪切后期随着法向应力和位移慢慢增大，颗粒逐渐被压碎，破碎的颗粒填补孔隙使得砂土更加密实，砂粒间的咬合作用越强，颗粒间越不易相互错动、翻滚，使得界面剪切应力不断提高，说明边界条件对界面剪切特性有显著影响。
（2）摩擦系数-粗糙度关系
从表 2中的各个粗糙度指标可以发现：RSW1与RSG1、RSW2与RSG2、RSW3与RSG3的Rmax、Rn及Ra值相同；但根据试验结果，显然RSW和RSG系列界面强度相差较大。图 10为CNL和VNL条件下界面摩擦系数与Rr的关系图，从图中可以发现，各个界面的Rr值虽然不同，仍不能很好体现粗糙度和界面摩擦系数之间的关系。分形维数D能够反映表面凸起构造在高频成分中所占的比例，但其在本质上属于绝对粗糙度，结合Ra与Dav之后，反而减弱了凸起构造在界面强度中的比例。这是由于传统的粗糙度指标忽略了表面纹理构造的影响。
![]()
图 10 界面峰值和最大摩擦系数-粗糙度Rr关系曲线Figure 10. Interface friction coefficient versus interface roughness Rr传统粗糙度指标只考虑颗粒粒径和结构面的契合程度，忽略了纹理构造的影响。根据3.1（1）节中对不同纹理构造摩擦机制分析可知，当Rn或Rmax值相同时，凸起构造比凹陷构造更能调动界面处颗粒的活跃程度，可以获得更大的界面剪切强度，粗糙度评价指标应予以考虑。
将本次试验所得的摩擦系数μ和Ra的关系数据绘制了图 11。为了将RSG凹槽和RSW凸起构造在数值上进行区别，将结构表面设置为水平面，水平面以下即凹槽纹理以负数表示。
![]()
图 11 界面峰值/最大摩擦系数-粗糙度Ra关系Figure 11. Interface friction coefficient versus interface roughness Ra从图 11中可以发现，RSG凹槽系列的粗糙度指标偏大，需要对其进行折减，用于定量评价凹槽结构表面摩擦系数。凹槽纹理粗糙度折减系数β计算公式如下：
β=μ−μ光滑μ凸−μ光滑， (3) 式中，β取值范围为0~1。当结构表面纹理为凸起时，μ=μ凸，此时β=1，表明界面粗糙度无需折减；当结构表面光滑时，μ=μ光滑，此时β=0，粗糙度指标为0；当结构表面纹理为凹槽时，μ=μ凹，此时对本文提出的考虑分形维数的粗糙度指标Rr进行折减。
将凹槽RSG系列与4组饱和砂土的界面试验结果代入式（3）中，并拟合得到粗糙度折减系数与本文所提粗糙度指标Rr的关系曲线（图 12）：
β=0.633−0.634×0.021(Rr)=0.633−0.634×0.021(D⋅Ra/Dav) 。 (4) ![]()
图 12 界面粗糙度折减系数β-粗糙度Rr关系曲线Figure 12. Curves of interface roughness reduction factor-roughness Rr综上分析，对本文提出的考虑分形维数粗糙度评价指标，即式（2）进行修正，得到
Rr=β⋅DRaDav。 (5) 式（5）考虑了结构表面三维粗糙形态、纹理构造对界面强度的影响。
将4组饱和砂土界面试验得到的摩擦系数与修正之后的粗糙度指标Rr关系绘制了图 13。
![]()
图 13 界面峰值/最大摩擦系数-修正后粗糙度Rr关系Figure 13. Interface friction coefficient versus corrective interface roughness Rr从图 13中可以看出，界面摩擦系数随修正之后粗糙度指标Rr的增加而增大，呈现良好的正相关性。结合图 11可以发现，凸起构造对界面强度的影响更加显著，造成不同粒径分布的饱和砂土界面摩擦系数差异性逐渐增大。
3.2 颗粒级配的影响
为了更好地了解不同粒径分布的饱和砂对界面力学特性的影响，图 14给出了CNL和VNL条件下饱和砂-钢界面有效峰值摩擦角δ′p和最大摩擦角δ′max随不均匀系数Cu的变化情况。随着Cu的增加，饱和砂土与不同纹理构造钢板剪切时界面摩擦角的变化趋势有显著不同。对于SSS和凸起构造RSW型钢板，CNL和VNL条件下界面峰值和最大摩擦角随不均匀系数Cu的增加基本呈线性增长。即粒径越不均匀，界面的强度越高。相反地，对于凹槽构造RSG型，随着Cu的增加，CNL和VNL条件下界面摩擦角均线性减小。即粒径越均匀，界面的强度越高。
为解释不同纹理构造下摩擦角随不均匀系数的变化机理，以两种极端情况（Cu=1和Cu > 5）进行说明。假设Cu =1的砂粒由粒径为0.2 mm的圆球构成（本文4组试样D50均为0.2 mm），Cu > 5的砂粒为级配良好砂。以SSS、RSG1和RSW1三种表面为例，如图 15所示。对于凹槽纹理构造（图 15（a），（b）），Cu =1和Cu > 5的砂粒剪切界面不同：图中界面处橙色颗粒在剪切过程中活跃移动。图 15（a）中的橙色均匀颗粒基本契合结构表面凹槽纹理，界面处所有颗粒在剪切过程中均被动员，颗粒间形成接触力链。界面强度由颗粒-结构间滑动摩擦、凹槽处颗粒-颗粒间摩擦以及凹槽内的颗粒在被挤出过程中与凹槽壁形成被动阻力构成。观察图 15（b）中剪切界面，由于颗粒级配良好，剪切过程中凹槽容易被小颗粒紧密填满，产生一个新的有效界面（图中橙色颗粒下方）。界面强度主要由颗粒-结构间滑动摩擦、凹槽处颗粒-颗粒内摩擦构成。因此，在图 14中，CNL和VNL条件下，凹槽结构的界面摩擦角均随Cu的增加线性减小。
对于光滑和凸起纹理构造（图 15（c）~（f）），剪切界面即为结构表面，Cu=1和Cu > 5两种情况下剪切强度在土体颗粒与结构表面之间的传递机制一致。造成界面强度差异的原因有两个：①颗粒与结构表面的接触面积；②颗粒间接触力链的互锁机制。对比图 15（c）~（f）发现，Cu=1均匀颗粒与结构表面的接触面积显然小于Cu > 5级配良好的情况，在颗粒形状、硬度相同的情况下，与结构表面紧密贴合的级配良好砂粒具有更高的滑动摩擦力。在界面剪切过程中，剪切强度由颗粒间形成的接触力链传递。对于Cu=1的情况，由于颗粒大小一致，移动过程中不会产生颗粒间的互锁效应，荷载的传递相对均匀。而对于Cu > 5的情况，接触力链包括大小不一的颗粒间的互锁效应，这种非均匀的荷载传递导致剪切带的应变颗粒形成较高局部接触力链[27]，从而产生了较大的界面剪切强度。故从图 14中可以发现，光滑和凸起纹理结构的界面摩擦角均随Cu的增加线性增大。
3.3 饱和砂与干砂界面归一化效能参数
Koerner[29]采用了归一化的界面效能参数E表征界面强度，归一化的界面峰值（CNL条件下）或最大（VNL条件下）效能参数E为
E=tanδptanφp或E=tanδmaxtanφp。 (6) 式中：δp为CNL条件下界面峰值摩擦角；δmax为VNL条件下界面最大摩擦角，饱和土体时，采用有效界面摩擦角；φp为砂土峰值内摩擦角，通过ShearTrac-Ⅱ型应变控制式直剪仪在法向应力100 kPa，剪切速率1 cm/min下进行剪切试验获得。以QS2为例，干砂φp =40.7°，饱和砂φ′p=33.9°。
图 16给出了CNL和VNL条件下，QS2干砂和饱和砂归一化效能参数E和粗糙度Rr的关系。从图 16中可以看出：①CNL和VNL条件下界面效能参数E均随Rr的增加而增大，说明表面粗糙度可以有效动员界面剪切强度；②干砂的界面效能参数明显大于同等条件下饱和砂的，且随着粗糙度的增加，两者差距逐渐增大，说明水对饱和砂-钢界面强度有一定的抑制作用；③干砂-RSW2、3界面的效能参数E大于1，即δ > φ，与文献[7，23]试验结果一致，说明凸起纹理构造可以调动大于土体内摩擦角的界面摩擦角。而饱和砂-钢界面的效能参数均小于1，即δ < φ。这是由于砂土和钢是性质差别悬殊的两种材料，分子间附着力较小，饱和土体与钢之间存在水膜。在剪切作用下，水膜起到一定润滑作用，界面上覆盖水膜的分子链尾端之间的相互作用减弱了砂颗粒和钢界面的摩擦，使得界面摩擦性能不能完全发挥，证实了水对砂土-粗糙界面强度有显著影响。
![]()
图 16 归一化效能参数-修正后粗糙度Rr关系Figure 16. Normalized interface friction coefficient versus corrective corrected roughness Rr4. 结论
本文介绍了不同粒径级配饱和砂土与不同表面纹理钢板界面试验的研究结果。通过VNL和CNL条件下的界面试验，研究了界面结构特征和粒径分布对界面强度和力学行为的影响，得到以下4点结论。
（1）考虑结构表面三维粗糙形态、纹理构造对界面强度的影响，对凹槽纹理进行折减，获得了凹槽纹理粗糙度折减系数β与粗糙度Rr的关系曲线及经验公式。提出了修正之后的粗糙度指标Rr计算公式，具有广泛的适用性。
（2）CNL条件下，饱和砂-钢界面剪切行为多表现为软化型，峰值后随着剪切位移的增大，界面剪应力变化趋势与表面纹理构造相关。VNL条件下，法向应力由0逐渐增大，界面强度随法向应力的增大不断提高。
（3）对于光滑和凸起构造，界面摩擦角随不均匀系数Cu的增加基本呈线性增长。对于凹槽构造，界面摩擦角随Cu的增加而减小。
（4）饱和砂-粗糙度钢板界面剪切效能的发挥受到水的影响显著，饱和砂与钢板之间水膜的存在减弱了砂颗粒和钢界面的摩擦，使得界面摩擦性能不能完全发挥。
-
![]()
图 1 物理特征函数三维示意图
Figure 1. Three-dimensional schematic diagram of physical feature function
![]()
图 7 空间分布特征系数自相关分析
Figure 7. Autocorrelation analysis of spatial distribution feature coefficient
![]()
图 8 预测与实测土舱压力对比图
Figure 8. Comparison between predicted and measured chamber pressures
表 1 输入参数统计特征表
Table 1 Statistical characteristics of input parameters
参数类别 特征名称 平均值 最小值 最大值 标准差 单位 施工参数 土舱压力1 0.77 0.41 1.44 0.20 bar 土舱压力2 0.83 0.47 1.47 0.18 bar 土舱压力3 1.02 0.55 1.56 0.18 bar 土舱压力4 0.65 0.33 1.11 0.14 bar 土舱压力5 1.74 1.17 2.47 0.27 bar 土舱压力6 1.50 1.03 1.96 0.19 bar 均值项（a） 1.11 0.72 1.56 0.18 bar 上下梯度项（b） -0.56 -0.90 -0.26 0.09 bar 左右梯度项（c） 0.17 0.07 0.30 0.04 bar 局部异质项（d） 0.24 0.12 0.45 0.07 bar 装备侧滚 35.09 -65.77 103.16 30.23 mm 装备倾角 -0.08 -1.15 2.02 0.88 ° 刀盘转速 1.17 0.43 1.45 0.12 r/min A组油缸推进压力 82.20 33.08 149.59 15.61 MPa B组油缸推进压力 95.03 45.38 158.28 17.95 MPa C组油缸推进压力 115.01 56.61 167.86 17.91 MPa D组油缸推进压力 96.62 48.43 165.72 18.64 MPa 推进速度 31.27 8.99 65.03 8.12 mm/min 贯入度 25.06 7.12 52.92 6.73 mm/r 总推进力 8.33 2.92 12.89 1.84 MN 螺旋机转速 5.20 -0.03 13.88 1.97 r/min 螺旋机上卸料门开度 373.44 112.20 638.49 91.57 mm 螺旋机下卸料门开度 655.86 286.55 738.57 48.93 mm 膨润土流量1 70.11 20.03 161.32 28.52 mm3 膨润土流量2 49.84 11.57 142.68 24.47 mm3 砂浆注入口压力 7.50 2.64 16.33 2.78 MPa 泡沫进水管压力 3.11 0.90 8.93 1.16 MPa 泡沫枪液体流量1 6.13 0.71 15.57 3.46 mm3 泡沫枪液体流量2 7.14 1.81 14.93 2.70 mm3 泡沫枪空气流量1 129.45 18.39 554.74 76.95 mm3 泡沫枪空气流量2 227.44 -0.67 1133.98 114.54 mm3 泡沫枪压力1 1.34 0.30 5.17 0.58 MPa 泡沫枪压力2 1.11 0.54 1.56 0.17 MPa 泡沫枪压力3 1.54 0.66 2.45 0.42 MPa 泡沫枪压力4 1.75 0.82 2.41 0.29 MPa 泡沫枪压力5 0.92 0.48 2.16 0.36 MPa 地质参数 隧道埋深 21.71 11.25 31.65 5.72 m 地下水位 11.44 0.00 25.45 7.83 m 修正标准贯入次数 2.10 0.00 9.92 1.96 — 修正动力触探次数 0.30 0.00 1.99 0.45 — 修正单轴抗压强度 14.22 0.05 39.37 11.59 kPa 静止土压力 275.62 129.53 409.90 73.56 kPa 
下载: 导出CSV
表 2 不同模型预测误差及精度对比
Table 2 Comparison of predicted errors and accuracies between different models
预测模型 特征系数 MSE RMSE MAE R2 CNN a 0.0009 0.0298 0.0221 0.9796 b 0.0011 0.0325 0.0247 0.9419 c 0.0014 0.0372 0.0282 0.9368 d 0.0009 0.0306 0.0231 0.9800 平均值 0.0011 0.0325 0.0245 0.9596 GRU a 0.0009 0.0303 0.0214 0.9791 b 0.0017 0.0407 0.0316 0.9058 c 0.0004 0.0194 0.0124 0.9832 d 0.0004 0.0205 0.0146 0.9910 平均值 0.0008 0.0277 0.0200 0.9648 CNN-GRU a 0.0005 0.0215 0.0148 0.9895 b 0.0004 0.0189 0.0124 0.9812 c 0.0002 0.0158 0.0097 0.9891 d 0.0003 0.0165 0.0113 0.9943 平均值 0.0003 0.0181 0.0121 0.9885
下载: 导出CSV
表 3 特征函数导引方法与数据驱动方法预测结果对比
Table 3 Comparison of predicted results between feature function-guided method and data-driven method
预测方法 评价指标 土舱压力1 土舱压力2 土舱压力3 土舱压力4 土舱压力5 土舱压力6 平均值 特征函数导引预测土舱压力 R2 0.99886 0.95357 0.94713 0.98468 0.99064 0.98476 0.97665 MSE 0.00005 0.00142 0.00162 0.00026 0.00067 0.00055 0.00076 RMSE 0.00674 0.03763 0.04029 0.01603 0.02596 0.02348 0.02502 MAE 0.00582 0.03249 0.03568 0.01288 0.02113 0.01841 0.02107 数据驱动直接预测土舱压力 R2 0.97509 0.98680 0.98347 0.96658 0.97444 0.97267 0.97651 MSE 0.00086 0.00046 0.00062 0.00148 0.00073 0.00082 0.00083 RMSE 0.02941 0.02149 0.02498 0.03853 0.02693 0.02867 0.02833 MAE 0.02251 0.01614 0.01829 0.02783 0.02107 0.02249 0.02139
下载: 导出CSV
-
[1] 中国城市轨道交通协会. 城市轨道交通2021年度统计和分析报告[R]. 北京: 中国城市轨道交通协会, 2022. China Association of Metros. Urban Rail Transit Statistics and Analytical Report in 2021[R]. Beijing: China Association of Metros, 2022. (in Chinese)
[2] 郑刚, 崔涛, 程雪松, 等. 某地铁区间盾构法施工隧道事故实例与分析[J]. 岩土工程学报, 2017, 39(增刊2): 132-135. doi: 10.11779/CJGE2017S2033 ZHENG Gang, CUI Tao, CHENG Xuesong, et al. Introduction and analysis of an accident in a shield tunnel[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2017, 39(S2): 132-135. (in Chinese) doi: 10.11779/CJGE2017S2033
[3] 陈辉华, 李瑚均, 户晓栋. 地铁盾构掘进安全影响因素及事故致因模型[J]. 铁道工程学报, 2020, 37(5): 87-92. doi: 10.3969/j.issn.1006-2106.2020.05.016 CHEN Huihua, LI Hujun, HU Xiaodong. Safety influential factors and accident causation model of subway shield construction[J]. Journal of Railway Engineering Society, 2020, 37(5): 87-92. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1006-2106.2020.05.016
[4] 侯永茂, 杨国祥, 葛修润, 等. 土压平衡盾构土舱压力建立机制及设定准则研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2012, 31(3): 625-631. doi: 10.3969/j.issn.1000-6915.2012.03.022 HOU Yongmao, YANG Guoxiang, GE Xiurun, et al. Study of established mechanism and setting standard of chamber earth pressure for earth pressure balance shield[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2012, 31(3): 625-631. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-6915.2012.03.022
[5] HU X Y, HE C A, WALTON G, et al. Face stability analysis of EPB shield tunnels in dry granular soils considering nonuniform chamber pressure and a dynamic excavation process[J]. International Journal of Geomechanics, 2021, 21(6): 04021074. doi: 10.1061/(ASCE)GM.1943-5622.0002032
[6] 朱合华, 徐前卫, 廖少明, 等. 土压平衡盾构法施工参数的模型试验研究[J]. 岩土工程学报, 2006, 28(5): 553-557. doi: 10.3321/j.issn:1000-4548.2006.05.002 ZHU Hehua, XU Qianwei, LIAO Shaoming, et al. Experimental study on working parameters of EPB shield machine[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2006, 28(5): 553-557. (in Chinese) doi: 10.3321/j.issn:1000-4548.2006.05.002
[7] 王洪新, 傅德明. 土压平衡盾构掘进的数学物理模型及各参数间关系研究[J]. 土木工程学报, 2006, 39(9): 86-90. doi: 10.3321/j.issn:1000-131X.2006.09.014 WANG Hongxin, FU Deming. A mathematical model and the related parameters for EPB shield tunneling[J]. China Civil Engineering Journal, 2006, 39(9): 86-90. (in Chinese) doi: 10.3321/j.issn:1000-131X.2006.09.014
[8] ACUN S N, BILGIN N, ERBOYLU U. Contribution on the understanding of EPB-TBM drives in complex geologic structures[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2021, 107: 103646. doi: 10.1016/j.tust.2020.103646
[9] 侯永茂, 杨国祥, 葛修润, 等. 超大直径土压平衡盾构土舱压力和开挖面水土压力分布特性研究[J]. 岩土力学, 2012, 33(9): 2713-2718. HOU Yongmao, YANG Guoxiang, GE Xiurun, et al. Study of distribution properties of water and earth pressure at excavation face and in chamber of earth pressure balance shield with super-large diameter[J]. Rock and Soil Mechanics, 2012, 33(9): 2713-2718. (in Chinese)
[10] WANG S Y, QU T M, FANG Y, et al. Stress responses associated with earth pressure balance shield tunneling in dry granular ground using the discrete-element method[J]. International Journal of Geomechanics, 2019, 19(7): 04019060. doi: 10.1061/(ASCE)GM.1943-5622.0001434
[11] 邵诚俊, 李修亮, 苏宏业. 基于多系统协调的密封舱压力智能化控制[J]. 机械工程学报, 2014, 50(21)105-110. SHAO Chengjun, LI Xiuliang, SU Hongye. Intelligent control for earth pressure in chamber of earth pressure balance shield machine based on multi-system coordination[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2014, 50(21): 105-110. (in Chinese)
[12] DANG T S, MESCHKE G. Influence of muck properties and chamber design on pressure distribution in EPB pressure chambers: insights from computational flow simulations[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2020, 99: 103333. doi: 10.1016/j.tust.2020.103333
[13] YE X Y, WANG S Y, YANG J S, et al. Soil conditioning for EPB shield tunneling in argillaceous siltstone with high content of clay minerals: case study[J]. International Journal of Geomechanics, 2017, 17(4): 0516002.
[14] 王树英, 刘朋飞, 胡钦鑫, 等. 盾构隧道渣土改良理论与技术研究综述[J]. 中国公路学报, 2020, 33(5): 8-34. doi: 10.3969/j.issn.1001-7372.2020.05.002 WANG Shuying, LIU Pengfei, HU Qinxin, et al. State-of-the-art on theories and technologies of soil conditioning for shield tunneling[J]. China Journal of Highway and Transport, 2020, 33(5): 8-34. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1001-7372.2020.05.002
[15] CHENG Z L, ZHOU W H, GARG A. Genetic programming model for estimating soil suction in shallow soil layers in the vicinity of a tree[J]. Engineering Geology, 2020, 268: 105506. doi: 10.1016/j.enggeo.2020.105506
[16] ZHANG P, YIN Z Y, JIN Y F, et al. A novel hybrid surrogate intelligent model for creep index prediction based on particle swarm optimization and random forest[J]. Engineering Geology, 2020, 265: 105328. doi: 10.1016/j.enggeo.2019.105328
[17] 罗维平, 袁大军, 金大龙, 等. 基于随机森林的复合地层盾构切口泥水压力预测与分析[J]. 土木工程学报, 2020, 53(增刊1): 43-49. LUO Weiping, YUAN Dajun, JIN Daling, et al. Prediction and analysis of slurry pressure at the shield cut in composite strata based on random forest[J]. China Civil Engineering Journal, 2020, 53(S1): 43-49. (in Chinese)
[18] 黄靓钰, 阳军生, 张聪, 等. 基于BP神经网络的水下岩溶地层盾构掘进参数预测与分析[J]. 土木工程学报, 2020, 53(增刊1): 75-80+98. HUANG Liangyu, YANG Junsheng, ZHANG Cong, et al. Prediction and analysis of shield tunneling parameters in underwater karst stratum based on BP neural network[J]. China Civil Engineering Journal, 2020, 53(S1): 75-80+98. (in Chinese)
[19] 李洛宾, 龚晓南, 甘晓露, 等. 基于循环神经网络的盾构隧道引发地面最大沉降预测[J]. 土木工程学报, 2020, 53(增刊1): 13-19. LI Luobin, GONG Xiaonan, GAN Xiaolu, et al. Prediction of maximum ground settlement induced by shield tunneling based on recurrent neural network[J]. China Civil Engineering Journal, 2020, 53(S1): 13-19. (in Chinese)
[20] YEH I C. Application of neural networks to automatic soil pressure balance control for shield tunneling[J]. Automation in Construction, 1997, 5(5): 421-426. doi: 10.1016/S0926-5805(96)00165-3
[21] LIU X Y, SHAO C, MA H F, et al. Optimal earth pressure balance control for shield tunneling based on LS-SVM and PSO[J]. Automation in Construction, 2011, 20(4): 321-327. doi: 10.1016/j.autcon.2010.11.002
[22] SHAO C, LAN D S. Optimal control of an earth pressure balance shield with tunnel face stability[J]. Automation in Construction, 2014, 46: 22-29. doi: 10.1016/j.autcon.2014.07.005
[23] 刘宣宇, 张凯举, 邵诚. 基于数据驱动的盾构机密封舱土压预测[J]. 煤炭学报, 2019, 44(9): 2898-2904. LIU Xuanyu, ZHANG Kaiju, SHAO Cheng. Earth pressure prediction in soil chamber of shield machine based on data-driven[J]. Journal of China Coal Society, 2019, 44(9): 2898-2904. (in Chinese)
[24] GAO M Y, ZHANG N, SHEN S L, et al. Real-time dynamic earth-pressure regulation model for shield tunneling by integrating GRU deep learning method with GA optimization[J]. IEEE Access, 2020, 8: 64310-64323. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2984515
[25] MOSAVAT K. Examination of excavation chamber pressure on a 17.5 m diameter earth pressure balance tunnel boring machine[D]. Colorado School of Mines, 2015
[26] BEZUIJEN A, TALMON A. Soil pressures at the cutting wheel and the pressure bulkhead of an EPB-shield[M]// Geotechnical Aspects of Underground Construction in Soft Ground. London: CRC Press, 2014: 523-529.
[27] 赫晓慧, 罗浩田, 乔梦佳, 等. 基于CNN-RNN网络的中国冬小麦估产[J]. 农业工程学报, 2021, 37(17): 124-132. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.17.014 HE Xiaohui, LUO Haotian, QIAO Mengjia, et al. Yield estimation of winter wheat in China based on CNN-RNN network[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(17): 124-132. (in Chinese) doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.17.014
[28] YU J X, ZHANG X, XU L L, et al. A hybrid CNN-GRU model for predicting soil moisture in maize root zone[J]. Agricultural Water Management, 2021, 245: 106649. doi: 10.1016/j.agwat.2020.106649
[29] 姚程文, 杨苹, 刘泽健. 基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法[J]. 电网技术, 2020, 44(9): 3416-3423. YAO Chengwen, YANG Ping, LIU Zejian. Load forecasting method based on CNN-GRU hybrid neural network[J]. Power System Technology, 2020, 44(9): 3416-3423. (in Chinese)
[30] XIAO M, YANG B, WANG S L, et al. A feature fusion enhanced multiscale CNN with attention mechanism for spot-welding surface appearance recognition[J]. Computers in Industry, 2022, 135: 103583. doi: 10.1016/j.compind.2021.103583
[31] YANG S L, CHONG X. Study on feature extraction technology of real-time video acquisition based on deep CNN[J]. Multimedia Tools and Applications, 2021, 80(25): 33937-33950. doi: 10.1007/s11042-021-11417-7
[32] LIU Y, PU H B, SUN D W. Efficient extraction of deep image features using convolutional neural network (CNN) for applications in detecting and analysing complex food matrices[J]. Trends in Food Science & Technology, 2021, 113: 193-204.
[33] CHO K, VAN MERRIENBOER B, BAHDANAU D, et al. On the properties of neural machine translation: encoder–decoder approaches[C]// Proceedings of SSST-8, Eighth Workshop on Syntax, Semantics and Structure in Statistical Translation. Doha: Association for Computational Linguistics, 2014: 103-111.
[34] CHEN R P, ZHANG P, KANG X, et al. Prediction of maximum surface settlement caused by earth pressure balance (EPB) shield tunneling with ANN methods[J]. Soils and Foundations, 2019, 59(2): 284-295. doi: 10.1016/j.sandf.2018.11.005
[35] SOBOL I M. Sensitivity analysis for non-linear mathematical models[J]. Mathematical Modelling and Computational Experiment, 1993(1): 407-414.
-
期刊类型引用(1)
1. 李永辉，王海，牛恒宇，蒋晓天. 砂土-钢板界面剪切试验与PFC细观模拟分析. 长江科学院院报. 2025(02): 107-114+137 . 
百度学术
其他类型引用(1)
-
其他相关附件
计量
- 文章访问数: 507
- HTML全文浏览量: 40
- PDF下载量: 179
- 被引次数: 2
