Predictive machine learning for main drive torque estimation in earth pressure balanced tunnelling
- 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.
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| Author: | Kathrin GlabGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-102890 |
| DOI: | https://doi.org/10.13154/294-10289 |
| Subtitle (English): | considering reciprocal effects of EPB tunnelling in soft and mixed ground |
| Referee: | Markus ThewesGND, Markus KönigORCiDGND, Wout BroereGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | English |
| Date of Publication (online): | 2023/09/20 |
| Date of first Publication: | 2023/09/20 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften |
| Date of final exam: | 2023/04/04 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften |
| GND-Keyword: | Erddruckschild; Tunnelbohrmaschine; Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz; Tunnelvortrieb |
| Dewey Decimal Classification: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurbau, Umwelttechnik |
| faculties: | Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
