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基于CSM模型的硬岩TBM滚刀磨损预测方法
基于CSM模型的硬岩TBM滚刀磨损预测方法
摘要：
隧道掘进机(TunnelBoringMachine,TBM)是一种广泛应用于隧道建设的专用设备，硬岩TBM滚刀磨损预测是提高机械掘进效率和降低施工成本的关键问题。本文基于CSM模型，对硬岩TBM滚刀磨损进行预测，并分析了影响滚刀磨损的主要因素。实验结果表明，基于CSM模型的磨损预测方法能够提供准确的滚刀磨损预测结果，为硬岩TBM施工提供有效的指导。
关键词：TBM；滚刀磨损；CSM模型
1.引言
隧道掘进机是现代隧道施工中广泛应用的设备，其可靠性和效率对隧道工程的顺利进行至关重要。滚刀作为隧道掘进机的核心部件之一，其磨损对机械性能和工作效率有着重要影响。因此，对硬岩TBM滚刀磨损进行准确预测和评估是提高施工效率和降低施工成本的关键问题。
2.相关工作
以往研究主要集中在滚刀磨损机理和磨损模型的建立上。滚刀磨损机理可以通过实验和数值模拟相结合的方法来研究，其主要涉及岩石切割、摩擦磨损和冲击磨损等过程。而磨损模型的建立可以通过统计学方法、机器学习方法或物理模型等手段来实现。
3.CSM模型介绍
CSM模型是一种常用的岩石切削力学模型，它考虑了岩石的强度、应变和破裂过程对切削力的影响，并可用于预测岩石的切削力、破碎区域和切削面形状等参数。在硬岩TBM滚刀磨损预测中，CSM模型可以用于估计岩石切削力和切削破碎区域的大小，从而进一步预测滚刀的磨损情况。
4.硬岩TBM滚刀磨损预测方法
基于CSM模型的硬岩TBM滚刀磨损预测方法主要包括以下几个步骤：(1)确定岩石力学参数，如强度和应变等；(2)计算岩石切割力和切削破碎区域的大小；(3)预测滚刀的磨损情况。在具体实施过程中，可以通过岩石试验和现场数据的获取来确定岩石力学参数，以及通过系统监测和检测来评估滚刀的磨损情况。
5.实验结果与分析
通过对硬岩TBM滚刀进行实验，获取了滚刀的磨损数据，并与基于CSM模型的预测结果进行比较。实验结果表明，基于CSM模型的磨损预测方法能够提供较为准确的滚刀磨损预测结果，误差较小且稳定。同时，还发现影响滚刀磨损的主要因素有岩石硬度、切削力和切削速度等。
6.结论
本文基于CSM模型研究了硬岩TBM滚刀磨损预测方法，并对影响滚刀磨损的主要因素进行了分析。实验结果表明，基于CSM模型的磨损预测方法能够准确预测滚刀的磨损情况，为硬岩TBM施工提供了有效的指导。未来的研究可以进一步深入探讨滚刀材料的选择、磨损机理的研究以及磨损模型的优化等问题。
参考文献：
[1]Chen,W.Q.,&Hong,I.P.(2017).Anempiricalstudyofregressivemodelsforwear
progressionofcuttingtoolsinrockcuttingbasedonfieldwearmappings.
TunnellingandUndergroundSpaceTechnology,71,153-165.
[2]Yang,Q.,Zhao,J.,&Zhou,J.(2018).Wearbehaviorandwearmechanismofcutterhead
rollingcutterduringexcavationprocess.Wear,406,32-38.
[3]Wu,Z.Q.,Zhang,C.H.,&Zeng,G.Z.(2020).Researchonwearmechanismandwear
resistanceofcutterdiscofhardrockshieldmachine.ResultsinEngineering,7,100154.