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48,80 €
ISBN 978-3-8440-9246-2
Paperback
180 Seiten
79 Abbildungen
267 g
21 x 14,8 cm
Englisch
Dissertation
Dezember 2023
Kathrin Glab
Predictive Machine Learning for Main Drive Torque Estimation in Earth Pressure Balanced Tunnelling
Considering Reciprocal Effects of EPB Tunnelling in Soft and Mixed Ground
Zentraler Bestandteil Erddruckgestützter Tunnelbohrmaschinen (EPB TBMs) sind die Motoren des Hauptantriebs, deren Leistung ausreichend zu bemessen ist, um das Schneidrad während des gesamten Tunnelvortriebs zu drehen und den Boden auszuheben. Die optimierte Bemessung des Hauptantriebs ist entscheidend für die Energieeffizienz, wobei Leistungsminderungen bis hin zur Blockade zu verhindern sind. EPB-TBMs nutzen zur aktiven Ortsbruststützung das ausgehobene Bodenmaterial, wobei Wechselwirkungen zwischen TBM und Boden eine Herausforderung darstellen. Im Rahmen dieser Dissertation wurde unter Berücksichtigung der Wechselwirkungen ein Modell zur Abschätzung des Drehmoments auf Basis des maschinellen Lernens (ML) entwickelt. Das robuste Modell ermöglicht optimierte Vorhersagen des nominalen Hauptlager Drehmomentes sowie des maximal zu erwartenden Drehmomentes im Regelvortrieb und gewährleistet die Interpretier- und Übertragbarkeit zur Anwendung bei zukünftigen EPB Projekten.
Schlagwörter: Earth Pressure Balanced Tunnel Boring Machines; Machine Learning; Torque Estimation
Schriftenreihe des Instituts für Konstruktiven Ingenieurbau
Lehrstuhl für Tunnelbau, Leitungsbau und Baubetrieb
Herausgegeben von Prof. Dr.-Ing. R. Breitenbücher, Prof. Dr.-Ing. Rüdiger Höffer, Univ.-Prof. Dr. Markus Knobloch, Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Peter Mark und Prof. Dr.-Ing. Markus Thewes, Bochum
Band 2023,7
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