Geri Dön

Tam cephe tünel açma makinasının kazı performansının bulanık mantık yaklaşımıyla tahmini

Excavation performance estimation of tunnel boring machine by fuzzy logic approach

  1. Tez No: 908313
  2. Yazar: MEHMET ALPHAN BAYRAKTAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELİH İPHAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Maden İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Ülkemizde ve dünyada artan nüfusla birlikte özellikle şehirleşmenin yoğun olduğu bölgelerde ulaşım amaçlı açılan tünellerin sayısı giderek artmaktadır. Tünel açma işlemlerinde tam cephe tünel açma makinaları (TBM) yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bir TBM'nin kazı performansını önceden belirleyebilmek oldukça karmaşık bir süreçtir. Bunun nedeni, TBM kazı performansını belirleyen gerek kaya kütlesiyle gerekse makineyle ilgili birçok faktörün etkili olmasıdır. Bu nedenle, TBM'lerin kazı performansının belirlenmesi için kullanılan teorik, ampirik ve akıllı modeller sıklıkla başvurulan yöntemlerdir. Bu çalışmada, Halkalı-İstanbul Havalimanı metro tünelinde kullanılan pasa basınçlı tünel açma makinesinin (EPB TBM) kazı performansı (ilerleme hızı, İH) 2 yıl süreyle takip edilmiştir. Ayrıca; kazı sırasında kesici kafa dönüş hızı (KDH), penetrasyon (P), itme kuvveti (İ) gibi makineyle ilgili veriler ölçülerek kayıt altına alınmıştır. Bununla birlikte, kazılan formasyonların kaya kütlesi sınıflama puanı (RMR), kayaçların tek eksenli basınç dayanımı (TEBD) ve ayrışma dereceleri (AD) gibi kaya kütlesi ile ilgili saha verileri de toplanmıştır. Bu veriler kullanılarak, çoklu regresyon analizi yapılmış ve çok değişkenli bir tahmin eşitliği elde edilmiştir. Ayrıca, Mamdani algoritmasını kullanan bir bulanık tahmin modeli oluşturularak EPB TBM'nin ilerleme hızı tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Buna göre; çoklu regresyon analizinden elde edilen tahmin eşitliğinin korelasyon katsayısı r=0.61, bulanık tahmin modelinden elde edilen ilerleme hızı ile gerçek saha ölçümleri arasındaki korelasyon katsayısı r=0.63 olarak bulunmuştur. Bu sonuç, bulanık mantık kavramını kullanan akıllı modellerin TBM kazı performansının tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

With the increasing population in our country and the world, the number of tunnels bored for transportation purposes has been increased, especially in the regions where urbanization is intense. Full-face tunnel boring machines (TBM) are widely used in tunnel boring operations. It is a very complex process to determine the excavation performance of a TBM in advance. The reason for this is that many factors related to both the rock mass and the machine are effective in determining the excavation performance of TBMs. Therefore, theoretical, empirical and intelligent models used to determine the excavation performance of TBMs are frequently used methods. In this study, the excavation performance (rate of penetration, İH) of the earth pressure tunnel boring machine (EPB TBM) used in Halkalıİstanbul Havalimanı metro tunnel was monitored for 2 years. In addition, machine-related data such as the cutter head rotation speed (KDH), penetration (P), and thrust force (İ) were measured and recorded during excavation. In addition, field data related to rock mass such as rock mass rating (RMR), uniaxial compressive strength (TEBD) and weathering degree (AD) of the excavated formations were also gathered. Using these data, multiple regression analysis was performed, and a multivariate prediction equation was obtained. In addition, a fuzzy logic-based prediction model which uses Mamdani algorithm was created to estimate the penetration rate of the EPB-TBM and the obtained results were compared. Accordingly, the correlation coefficient of the prediction equation obtained from the multiple regression analysis was found to be r=0.61, and the correlation coefficient between the penetration rate obtained from the fuzzy prediction model and the actual field measurements was found to be r=0.63. This result reveals that intelligent models using fuzzy logic concept can be successfully used in the prediction of TBM excavation performance.

Benzer Tezler

  1. Kollu galeri açma makinelerinin veya benzer makinelerin cevher kazısında kullanımlarının araştırılması

    Investigations into application of boom type machines for mineral excavation

    HAKAN TUNÇDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUH BİLGİN

  2. İstanbul Gayrettepe- yeni havalimanı tünel tahkimat sisteminin sayısal yöntemlerle incelenmesi

    Investigation of Istanbul Gayrettepe-new airport tunnel fortification system by numerical methods

    MUHAMMET SERHAT TOKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN TUNÇDEMİR

  3. İncirli-Bakırköy IDO istasyonları arasındaki metro tüneli etki alanının belirlenmesi ve olası yüzey oturma miktarlarının saptanması

    Determination of the influence area and possible settlement amounts of the metro tunnel between İncirli- Bakırköy İDO stations

    SERPİL KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER VURAL YAVUZ

  4. Kayaçların dayanım ve pertografik özelliklerinin delinebilirliğine etkisinin araştırılması

    Investigations on the effect of strength and petrographic properties of rocks on their drillability

    EREN SOYER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Maden Mühendisliği ve MadencilikZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OLGAY YARALI