量綱分析與工程數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合的掘進(jìn)總載荷建模

張麗婷，張茜，周思陽，劉尚林

(天津大學(xué) 機(jī)械學(xué)院，天津 300350)

目前，越來越多的工程裝備可以持續(xù)不斷地從遙感、過程監(jiān)測和環(huán)境檢測中獲得豐富的實(shí)時(shí)施工數(shù)據(jù)[1]，其中包含大量潛在知識(shí)信息。工程問題影響因素多且復(fù)雜，其監(jiān)測數(shù)據(jù)往往具有高維、參量間相互耦合等特征，如何提取其中蘊(yùn)含的參量間影響規(guī)律，建立關(guān)鍵性能參數(shù)的預(yù)估模型，是近年來工程裝備智能控制與決策研究的熱點(diǎn)問題之一。全斷面隧道掘進(jìn)機(jī)是一類廣泛用于地鐵隧道施工的重型裝備，地下環(huán)境復(fù)雜多變，其安全高效掘進(jìn)對(duì)參數(shù)合理調(diào)控提出很高的要求。隨著掘進(jìn)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)日益豐富，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量掘進(jìn)工程數(shù)據(jù)分析建模的相關(guān)研究。早期，很多研究者基于工程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析建立了掘進(jìn)性能經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚2-3]，但這類回歸建模中參量之間非線性關(guān)系的確定是難點(diǎn)，往往通過比較其不同初等函數(shù)的相關(guān)性來分析確定，導(dǎo)致對(duì)參量間物理制約關(guān)系描述不足。隨著信息領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展，為挖掘數(shù)據(jù)中參量間耦合關(guān)系，建立反映其非線性映射關(guān)系的模型提供了豐富的工具。部分研究者開始應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行掘進(jìn)性能的預(yù)測建模，MAHDEVARI等[4]應(yīng)用支持向量機(jī)通過多個(gè)巖石及操作參數(shù)對(duì)掘進(jìn)速率進(jìn)行預(yù)測建模并與多元線性回歸方法對(duì)比，結(jié)果表明該算法具有較好的預(yù)測精度；GHASEMI等[5]基于巖石單軸抗壓強(qiáng)度、脆性指數(shù)等4項(xiàng)主要影響參量，應(yīng)用模糊邏輯算法建立了掘進(jìn)速率預(yù)測模型；LI等[6]應(yīng)用長-短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法，利用上升階段30 s的數(shù)據(jù)預(yù)測穩(wěn)態(tài)階段的總推力和刀盤扭矩。上述工作將不同智能算法引入掘進(jìn)性能參數(shù)建模，考慮多因素對(duì)目標(biāo)量的綜合影響以及影響因素間的非線性關(guān)系，對(duì)于測試數(shù)據(jù)集具有很好的預(yù)測準(zhǔn)確度。然而，目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行的工程數(shù)據(jù)建模基本上還屬于“端到端”的黑箱型訓(xùn)練，對(duì)因果關(guān)系的描述及其可解釋性不顯著；同時(shí)，由于缺乏內(nèi)在機(jī)理的理性指導(dǎo)，難以充分挖掘和描述數(shù)據(jù)中的共性規(guī)律，基于特定工程訓(xùn)練的模型，往往僅適用于少數(shù)相似情況，其泛化能力仍有待進(jìn)一步探究[7-8]。目前已經(jīng)有越來越多的學(xué)者指出人工智能需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合[9]。因此，針對(duì)掘進(jìn)性能這類包含物理屬性的建模問題，若能夠?qū)⑵湮锢硐闰?yàn)知識(shí)與數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)有效結(jié)合，將有利于提高模型的可解釋性和泛化性，也是推進(jìn)裝備智能化的重要基礎(chǔ)。然而，由于掘進(jìn)工程問題的復(fù)雜性，如何獲取恰當(dāng)形式的物理先驗(yàn)知識(shí)并能夠與數(shù)據(jù)挖掘過程結(jié)合是實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)的關(guān)鍵和難點(diǎn)。本文針對(duì)隧道掘進(jìn)裝備的核心控制參數(shù)掘進(jìn)總載荷，提出一種量綱分析與工程數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的參數(shù)建模方法。該方法對(duì)反映參量本質(zhì)物理屬性的量綱進(jìn)行分析，獲得參量間的物理制約關(guān)系得到無量綱模型框架，并將其輸入工程數(shù)據(jù)挖掘算法約束模型訓(xùn)練過程，建立具有一定物理可解釋性的定量預(yù)估模型。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的泛化性和方法的有效性，基于該方法分別建立適用于土、巖2類典型地質(zhì)工況的掘進(jìn)總載荷預(yù)估模型，并將其用于我國4個(gè)實(shí)際工程案例進(jìn)行計(jì)算與分析。通過在獨(dú)立測試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)測評(píng)估，討論模型的泛化性和方法的有效性。

1 量綱分析與工程數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的掘進(jìn)總載荷建模方法

掘進(jìn)機(jī)的驅(qū)動(dòng)總載荷主要包括總推力和總扭矩。施工過程中，設(shè)備在總推力作用下不斷克服阻力向前推進(jìn)，安裝在刀盤上的刀具貫入地層，在總扭矩作用下維持刀盤旋轉(zhuǎn)，切削挖掘巖土地質(zhì)。裝備與地質(zhì)間的相互作用是影響掘進(jìn)載荷的決定性因素。由于不同地質(zhì)類型的性能參數(shù)、匹配裝備和破壞機(jī)理有所差異，故掘進(jìn)載荷的影響關(guān)系難以用統(tǒng)一的模型涵蓋。已有研究表明，在地質(zhì)參數(shù)和裝備類型相似的情況下，掘進(jìn)性能隨影響參量變化呈現(xiàn)相近的規(guī)律[10]。因此，本文基于地質(zhì)與匹配裝備類型研究隧道工程中土、巖2種典型工況下的載荷模型。

掘進(jìn)載荷受到結(jié)構(gòu)、操作和地質(zhì)等多方面因素的影響，是典型的多參量耦合問題，要建立具有物理含義的先驗(yàn)知識(shí)模型，難以從理論推導(dǎo)的角度進(jìn)行分析?；诹烤V分析的建?？芍苯訌姆从称涓疚锢砗x的基本量綱角度對(duì)眾多物理參量進(jìn)行分析，獲得包含一定物理機(jī)理且量綱平齊的參數(shù)模型，使得建立具有一定可解釋性和泛化性的載荷模型成為可能。此外，為了獲得更利于實(shí)際施工應(yīng)用的顯式可解釋模型，本文應(yīng)用一種機(jī)器學(xué)習(xí)回歸算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

首先，針對(duì)不同地質(zhì)工況分別分析確定地質(zhì)、操作和裝備結(jié)構(gòu)3類影響因素中對(duì)掘進(jìn)載荷產(chǎn)生顯著影響的主要參量；然后，基于量綱分析П定理的基本思想并結(jié)合地質(zhì)破壞特征分析計(jì)算各主要參量間的物理制約關(guān)系，搭建適用于此類工況的掘進(jìn)載荷模型框架，為獲得包含一定物理機(jī)理和可解釋性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型奠定基礎(chǔ)；最后，結(jié)合具體工程數(shù)據(jù)將已搭建的模型框架作為輸入，采用適用于掘進(jìn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征的Lasso(Least Abso‐lute Shrinkage and Selection Operator)算法識(shí)別訓(xùn)練，提取個(gè)體工況特征，實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)載荷定量建模。通過力學(xué)、量綱分析與工程數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合，兼顧建模的可解釋性、泛化性與準(zhǔn)確性，建模流程見圖1。

圖1 量綱分析與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的參數(shù)建模方法Fig.1 A parametric modeling method combining dimensional analysis and data mining

2 基于量綱分析的掘進(jìn)總載荷建模

參量的量綱能夠反映其本質(zhì)物理屬性，量綱關(guān)系包含了潛在物理規(guī)律。本文從各參量的量綱出發(fā)進(jìn)行分析建模，依據(jù)量綱分析П定理[11]的基本思想，任何一個(gè)物理關(guān)系均可由該關(guān)系中物理參量間構(gòu)成的無量綱量表示出來，掘進(jìn)載荷與各參量之間具有如下關(guān)系：

其中：k=(n-3)，n為不同工況中的影響參量個(gè)數(shù)，π1,π2,…,πk,πF,T為由各影響參量構(gòu)成的無量綱π量。

為了構(gòu)建式(1)所述無量綱π量，需要從各影響參量中篩選出反映掘進(jìn)載荷影響關(guān)系的本質(zhì)核心參量作為基本量對(duì)各物理參量進(jìn)行無量綱運(yùn)算，本文主要通過2個(gè)步驟進(jìn)行分析和計(jì)算：基本量選擇和π量構(gòu)建。其中π量是指各影響參量基于基本量無量綱運(yùn)算后的參量。

2.1 基本量選擇

基本量的選擇直接影響參量間的函數(shù)關(guān)系，然而其選擇方法具有一定自由性，需要結(jié)合具體問題的特征加以確定，以獲得能夠反映問題潛在物理規(guī)律的參數(shù)模型。篩選流程如下：首先，確定需要分析的n個(gè)影響參量，由于基本量個(gè)數(shù)應(yīng)當(dāng)與研究問題的基本量綱數(shù)相等，故將其按基本量綱分為r組；然后，從每組中選出一個(gè)參量作為基本量，例如在力學(xué)系統(tǒng)中基本量綱有3個(gè)：質(zhì)量量綱M，長度量綱L和時(shí)間量綱T，即分為3組；最后，基于已選基本量對(duì)剩余影響參量做無量綱運(yùn)算，構(gòu)造m(m=n-r)個(gè)π量。

對(duì)于基本量的選取，主要從3個(gè)方面綜合考慮：1)對(duì)目標(biāo)量有關(guān)鍵影響的常數(shù)參量優(yōu)先考慮作為基本量。這是因?yàn)橥ㄟ^數(shù)據(jù)分析探究參量間物理規(guī)律時(shí)，常數(shù)參量往往難以體現(xiàn)其影響，引起分析盲區(qū)。2)構(gòu)建π量本質(zhì)上是將基本量作為單位系統(tǒng)來度量各參量[12]，即度量方式的切換。分析發(fā)現(xiàn)，選擇量綱相對(duì)簡潔的基本量利于獲得更多特征信息。因此，從“度量標(biāo)尺”的角度考慮，應(yīng)選擇量綱相對(duì)“簡潔”的影響參量。3)結(jié)合具體問題依據(jù)各參量與目標(biāo)量的影響關(guān)系進(jìn)一步分析選擇基本參量。此外，基本量量綱之間應(yīng)相互獨(dú)立。隧道掘進(jìn)狀態(tài)主要受到設(shè)備尺寸、施工操作和地質(zhì)條件三方面因素的影響。通過對(duì)掘進(jìn)過程中裝備與周圍地質(zhì)間相互作用特點(diǎn)的分析，并結(jié)合實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn)，選取如下對(duì)掘進(jìn)載荷影響比較顯著的參量進(jìn)行分析與建模。其中，刀盤直徑是裝備結(jié)構(gòu)尺寸的關(guān)鍵影響參量；在操作參數(shù)中，與掘進(jìn)載荷直接相關(guān)且影響較大的主要為掘進(jìn)速度、刀盤轉(zhuǎn)速和密封艙壓力；對(duì)于地質(zhì)參數(shù)，分析發(fā)現(xiàn)眾多地質(zhì)參數(shù)間存在較大的相關(guān)性，比如巖石節(jié)理、完整性系數(shù)等對(duì)掘進(jìn)載荷的影響可以包含在剪切模量、地質(zhì)密度等核心參數(shù)中，因此主要考慮剪切模量、地質(zhì)密度、泊松比等基本參量來反映地質(zhì)特征。各工況的具體參量及其量綱見表1，遵從量綱簡潔的原則，對(duì)于基本量綱M，選擇地質(zhì)密度ρ作為基本量；對(duì)于基本量綱L，有刀盤直徑D和隧道埋深H可選，由于刀盤直徑是對(duì)掘進(jìn)總載荷有直接影響的常數(shù)參量，故選其作為基本量；對(duì)于基本量綱T，選擇刀盤轉(zhuǎn)速ω作為基本量。綜上，將地質(zhì)密度ρ，刀盤直徑D和刀盤轉(zhuǎn)速ω作為基本量選取的方案之一。

表1 各工況的具體影響參量及其量綱Table 1 Influence parameters and dimensions of each working condition

進(jìn)一步結(jié)合具體問題進(jìn)行分析。當(dāng)裝備在土類地質(zhì)中掘進(jìn)時(shí)，土體主要發(fā)生剪切破壞，其密度是直接影響土體抗剪強(qiáng)度等多項(xiàng)物理性能的關(guān)鍵參數(shù)。土體密度首先決定了土粒間空隙和咬合力的大小，進(jìn)而影響其內(nèi)聚力、抗剪強(qiáng)度等。因此，地質(zhì)密度ρ是一項(xiàng)關(guān)鍵影響參量，將其作為基本量符合力學(xué)原理。但巖類地質(zhì)和土類地質(zhì)不同，巖體的破壞強(qiáng)度等物理性能不僅受到密度的影響，巖體成分類型是更為關(guān)鍵的影響因素。因此，對(duì)于巖類工況而言，依舊將地質(zhì)密度選為基本量不夠合理。當(dāng)掘進(jìn)機(jī)在巖類地質(zhì)中掘進(jìn)時(shí)，刀盤破巖過程中滾刀滾動(dòng)軌跡下方的壓碎區(qū)周圍會(huì)產(chǎn)生很多橫向裂紋，進(jìn)而裂紋擴(kuò)展、貫通，最終巖石剝落，而這些橫向裂紋的產(chǎn)生和擴(kuò)展與剪切破壞緊密相關(guān)[13]。因此，對(duì)于巖類地質(zhì)，將剪切模量G替換ρ作為基本量?；谏鲜龇治觯@得了2組基本量，土類地質(zhì)：ρ,D,ω；巖類地質(zhì)：G,D,ω。

2.2 π量構(gòu)建

基于已選基本量，通過矩陣運(yùn)算構(gòu)建π量。各工況自變量xi和目標(biāo)量y可由基本量綱M,L和T表示為式(2)所示形式，其中αi,βi,γi為參量xi的基本量綱指數(shù)，α,β,γ為目標(biāo)y的基本量綱指數(shù)。

將各工況所選基本量記為xr,xs,xt，其待求指數(shù)分別為sir,sis,sit，對(duì)各參量做如下運(yùn)算得到相應(yīng)π量：

進(jìn)一步考慮到土倉壓力、剪切模量等參量與掘進(jìn)總載荷間的正相關(guān)關(guān)系，將各π量相加，最終得到土、巖2種地質(zhì)工況下包含一定潛在物理力學(xué)機(jī)理和量綱制約關(guān)系的總載荷無量綱模型框架，見式(4)和式(5)。

土類地質(zhì)：

3 基于Lasso算法的工程實(shí)例計(jì)算與討論

基于上述不同工況下的無量綱模型，將其輸入回歸算法約束參量訓(xùn)練過程，挖掘具體工程數(shù)據(jù)樣本特征，得到適用于具體工程的定量模型。本文基于我國土、巖2類不同地質(zhì)條件的4個(gè)工程實(shí)例進(jìn)行載荷計(jì)算，討論并驗(yàn)證模型的泛化性和方法的有效性。針對(duì)土類地質(zhì)工況，討論天津地鐵3號(hào)線和9號(hào)線2個(gè)工程，所研究施工段長度分別約為200 m和900 m，主要涉及粉土、粉質(zhì)黏土等地層，由土壓平衡盾構(gòu)施工；針對(duì)巖類地質(zhì)工況，討論吉林引松和引洮引水2個(gè)工程，所研究施工段長度分別約為600 m和9 700 m，主要涉及石英巖、花崗巖等地層，由TBM施工。

由于部分工程的原始數(shù)據(jù)文件中存在一些異常值，包括非穩(wěn)定階段數(shù)據(jù)、空推數(shù)據(jù)和離群值等，對(duì)模型有效識(shí)別造成干擾，在計(jì)算前對(duì)這類數(shù)據(jù)進(jìn)行了判別和剔除。另外，考慮到各π量之間的量級(jí)存在較大差異，為避免其影響特征權(quán)重，通過小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化[1]將輸入數(shù)據(jù)約束在0～10的范圍內(nèi)。

3.1 工程數(shù)據(jù)挖掘算法的確定

考慮到掘進(jìn)工程數(shù)據(jù)往往具有含噪、多參量耦合、共線性等統(tǒng)計(jì)特征，一般無偏估計(jì)回歸方法由于其求解過程涉及原始數(shù)據(jù)逆矩陣的直接計(jì)算，往往難以對(duì)這類工程數(shù)據(jù)分析給出有效解。因此，本文采用加入正則化“懲罰”項(xiàng)的有偏估計(jì)回歸算法完成模型定量訓(xùn)練與識(shí)別。此類算法可以調(diào)整權(quán)重α尋找模型方差與偏差的平衡，改善回歸求解質(zhì)量[14?15]，如式(6)所示，當(dāng)正則化因子取一范數(shù)時(shí)稱為Lasso回歸算法。掘進(jìn)載荷是多影響參量建模問題，Lasso回歸能夠有效篩選關(guān)鍵參量簡化模型，因此采用該算法訓(xùn)練掘進(jìn)數(shù)據(jù)，識(shí)別定量模型。

其中：θ為待求系數(shù)；m為自變量個(gè)數(shù)；X和Y分別表示自變量與因變量的數(shù)據(jù)矩陣；α為超參數(shù)；ψ(θ)為正則化因子。本文基于Lasso回歸算法的數(shù)據(jù)挖掘建模主要包括2部分：超參數(shù)選取和模型訓(xùn)練。

3.2 超參數(shù)選取

在Lasso算法訓(xùn)練模型的過程中，超參數(shù)設(shè)置是其核心，該值偏大會(huì)導(dǎo)致系數(shù)識(shí)別高偏差，增加模型預(yù)測誤差；偏小時(shí)訓(xùn)練建模易受到噪聲和參數(shù)共線性的影響，導(dǎo)致系數(shù)識(shí)別高方差，此時(shí)回歸系數(shù)往往隨抽樣變化呈現(xiàn)較大波動(dòng)。本文通過10折交叉計(jì)算與試算系數(shù)穩(wěn)定性相結(jié)合的方式確定各工程Lasso回歸的超參數(shù)值。10折交叉計(jì)算的基本思想是首先將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為10個(gè)數(shù)據(jù)量基本相同的子集，然后依次將其中9份作為訓(xùn)練集，剩余1份作為測試集進(jìn)行模型訓(xùn)練，最后觀察10次計(jì)算的結(jié)果[16]，應(yīng)用該方法能夠避免特殊抽樣引起對(duì)α取值的誤判。

以天津地鐵3號(hào)線的總推力建模為例，如圖2所示。首先，通過10折交叉計(jì)算獲取模型預(yù)測誤差隨α的變化關(guān)系，可見模型誤差穩(wěn)定在較低值時(shí)α≤1×10?3。然后，在該范圍內(nèi)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)取2～3個(gè)值進(jìn)行20次隨機(jī)抽樣試算，系數(shù)穩(wěn)定性如圖2內(nèi)嵌圖所示?？紤]到懲罰項(xiàng)較小時(shí)更利于保留數(shù)據(jù)原始特征，在保證系數(shù)穩(wěn)定性的前提下遵循α盡量小的原則，確定最終總推力模型訓(xùn)練的超參數(shù)取值為1×10?4。同理可確定其扭矩模型的超參數(shù)取值為1×10?3。通過該方法確定其他各工程超參數(shù)取值如下，天津地鐵9號(hào)線：1×10?20(推力)和1×10?8(扭矩)；吉林引松工程：1×10?4(推力)和1×10?20(扭矩)；引洮引水工程：1×10?20(推力)和1×10?20(扭矩)。

圖2 天津地鐵3號(hào)線總推力模型預(yù)測誤差隨超參數(shù)α的變化(內(nèi)嵌圖為不同超參數(shù)下系數(shù)隨抽樣的變化)Fig.2 Variation of total thrust model prediction error with superparameterαin Tianjin metro line 3

3.3 模型訓(xùn)練及結(jié)果討論

將各工程數(shù)據(jù)分別通過隨機(jī)抽樣按7:3劃分訓(xùn)練集和測試集，然后將掘進(jìn)總載荷模型式(4)和式(5)分別代入土、巖2類地質(zhì)工況下相應(yīng)工程的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)識(shí)別建模并在測試集上預(yù)測評(píng)估。主要通過決定系數(shù)R2(又稱為擬合優(yōu)度)和平均絕對(duì)百分比誤差MAPE(Mean Absolute Percentage Error)評(píng)估模型預(yù)測效果。

圖3給出了土、巖2類地質(zhì)工況下各工程測試集上模型預(yù)測值與實(shí)測值的對(duì)比，同時(shí)給出了回歸模型表達(dá)式及其擬合優(yōu)度R2和預(yù)測平均絕對(duì)百分比誤差MAPE，圖中樣本點(diǎn)序號(hào)為依據(jù)施工順序?qū)颖军c(diǎn)的編號(hào)。圖3(a)，3(b)，3(c)和3(d)結(jié)果表明，土類地質(zhì)工況各工程中R2均大于0.95，MAPE均在15%以內(nèi)，說明回歸模型具有較好的擬合優(yōu)度，能夠基本反應(yīng)實(shí)際工程的掘進(jìn)總載荷值。圖3(e)，3(f)，3(g)和3(h)結(jié)果表明，巖類地質(zhì)工況各工程中R2最低為0.77，多數(shù)模型的擬合R2在0.85以上，MAPE均在30%以內(nèi)，說明該工況下回歸模型的預(yù)測值與實(shí)測值基本吻合。

圖3 不同工程中掘進(jìn)載荷模型在測試集上的實(shí)測值與預(yù)測值對(duì)比Fig.3 Comparison of measured and predicted load values in test sets in different projects

為了進(jìn)一步分析全集上量綱還原掘進(jìn)載荷的預(yù)測誤差，對(duì)載荷模型在全集上的預(yù)測百分比誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。圖4給出了2種工況下不同工程中的掘進(jìn)總載荷預(yù)測誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果，天津地鐵3號(hào)線中推力預(yù)測誤差在30%以內(nèi)的數(shù)據(jù)占81.8%，扭矩預(yù)測誤差在15%以內(nèi)的數(shù)據(jù)占96.1%；天津地鐵9號(hào)線中推力、扭矩預(yù)測誤差在30%以內(nèi)的數(shù)據(jù)均占90%以上；吉林引松工程中，推力、扭矩預(yù)測誤差在20%以內(nèi)的數(shù)據(jù)占比均大于90%；引洮引水工程中推力預(yù)測誤差在40%以內(nèi)的數(shù)據(jù)占84.7%，扭矩預(yù)測誤差在30%以內(nèi)的數(shù)據(jù)占83.3%。各工程全集上的掘進(jìn)總載荷預(yù)測MAPE均在30%以內(nèi)。說明本文所述方法構(gòu)建的預(yù)測模型能夠較好地反映實(shí)際工程中掘進(jìn)載荷的取值。

圖4 不同工程掘進(jìn)總載荷預(yù)測誤差統(tǒng)計(jì)Fig.4 Statistic diagram of prediction error of load models in rock geological conditions

綜上，由各工況不同工程中的建模及預(yù)測結(jié)果可知，基于量綱分析分別在土和巖類地質(zhì)中構(gòu)建的無量綱輸入模型在相應(yīng)工況各工程中均表現(xiàn)良好，說明該各工況的載荷模型具有一定泛化性?；诰唧w工程識(shí)別的回歸模型可給出顯式物理關(guān)系且均具有較好的預(yù)測效果，提高了數(shù)據(jù)挖掘模型的可解釋性，同時(shí)表明本文建模方法具有一定有效性。

4 結(jié)論

1)以全斷面隧道掘進(jìn)機(jī)掘進(jìn)總載荷為研究對(duì)象，提出一種量綱分析與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的參數(shù)建模方法。該方法基于量綱分析П定理的基本思想并結(jié)合力學(xué)分析搭建包含參量間物理制約關(guān)系的模型框架，進(jìn)而輸入到數(shù)據(jù)挖掘算法約束參數(shù)訓(xùn)練過程完成最終定量建模并獲得顯式模型，一定程度上提高了數(shù)據(jù)挖掘建模的可解釋性與泛化性。

2)在量綱分析建模過程中形成一套針對(duì)掘進(jìn)載荷建模的基本量選擇方案，可為多變量問題的量綱分析提供參考：①優(yōu)先考慮對(duì)目標(biāo)量有關(guān)鍵影響的常數(shù)參量；②選擇量綱相對(duì)“簡潔”的影響參量；③結(jié)合具體問題分析參量間影響關(guān)系進(jìn)一步確定基本量。在數(shù)據(jù)挖掘建模過程中分析選取Lasso算法訓(xùn)練模型，通過10折交叉計(jì)算與試算系數(shù)穩(wěn)定性相結(jié)合的方式確定回歸建模超參數(shù)，獲得穩(wěn)定有效的定量模型。

3)建立了土、巖2類典型地質(zhì)工況的掘進(jìn)總載荷模型，分別結(jié)合土類地質(zhì)工況下的天津地鐵3號(hào)線和9號(hào)線以及巖類地質(zhì)工況下的吉林引松和引洮引水工程進(jìn)行計(jì)算與討論。通過對(duì)決定系數(shù)和百分比誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分析，驗(yàn)證了模型的泛化性和適用性，表明本文的建模方法具有一定的有效性。本文工作可為全斷面隧道掘進(jìn)機(jī)的優(yōu)化施工提供參考，同時(shí)為大型工程裝備的多參量數(shù)據(jù)挖掘建模提供一種新思路。