丁建伟,杨庆玲

隧道掘进机（TBM）在隧道建设中的普及，动态地调整TBM的掘进参数并准确地预测围岩的变形，是提高隧道建设效率和确保施工安全性的核心问题。本文提出TBM掘进参数动态优化和围岩变形的协同预测与管理技术以及基于大数据与人工智能相结合的掘进参数优化策略，有效地促进掘进效率的提高，降低围岩变形的危险，保证施工安全和稳定。地质条件复杂，现有技术存在局限性等原因，会对应用效果造成一定的影响，在今后的研究中还需进一步强化多源信息融合优化、增强系统适应性及预测精度。

TBM掘进参数；围岩变形；动态优化；协同预测

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