基于神经网络-牛顿混合算法的盾构机掘进位姿求解研究.pdf

《基于神经网络-牛顿混合算法的盾构机掘进位姿求解研究》这篇论文主要探讨了在解决盾构机推进系统运动学建模及其正解难题时，如何运用神经网络-牛顿混合算法来提升掘进位姿的控制精度，从而优化隧道掘进质量。以下是该研究涉及的主要知识点： 1. 盾构机推进系统建模：盾构机的推进系统建模是理解其运动特性和行为的关键。论文中提到采用简化等效模型法，将复杂的n-SPS（多关节并联推进系统）简化为4-SPS的等效并联推进机构，这一方法能降低建模的复杂性，使问题更具可处理性。 2. 运动学模型：建立了4-SPS等效机构的运动学模型，这是分析盾构机运动状态的基础。运动学模型描述了系统的几何关系、速度和加速度等，对于求解盾构机的位姿至关重要。 3. 神经网络-牛顿混合算法：在求解盾构机掘进位姿问题上，论文采用了神经网络与牛顿迭代法的结合策略。神经网络用于预测初始值，提供解域搜索功能，而牛顿迭代法则用于精细化计算，两者结合可以提高求解效率和精度。 4. BP神经网络：作为神经网络的一种，BP（反向传播）神经网络在训练过程中通过调整权重和偏置来优化网络性能，适应于非线性问题的求解。在此研究中，BP神经网络用于预测初始值，与牛顿迭代法相结合，提高了求解的准确性。 5. 牛顿迭代法：这是一种数值优化方法，用于求解方程或函数的根。通过迭代过程，牛顿法能快速收敛到解，但对初始值敏感。结合神经网络预测的初始值，可以减少迭代次数，避免陷入局部最优。 6. 求解精度与控制精度：研究表明，采用混合算法求解的运动学正解具有更高的精度，这直接提升了盾构机的掘进位姿控制精度。控制精度的提高意味着盾构机在复杂地质条件下的掘进更稳定，有助于改善隧道的质量和安全性。 7. 实际应用价值：通过提高位姿控制精度，该方法能够减少掘进过程中的偏差，降低修复成本，提高施工效率，对于城市地下空间开发和基础设施建设具有重大意义。 这篇研究通过神经网络-牛顿混合算法在盾构机推进系统运动学建模上的应用，展示了现代计算方法在解决复杂工程问题中的强大能力，为盾构掘进技术提供了新的理论支持和实践指导。