Automation System Design and Lab Testing to Facilitate Tunnel Boring Machine Guidance in Construction of Large-Diameter Drainage Tunnels
Notice bibliographique
Résumé
Construction of large-diameter drainage tunnels requires stringent line and grade tunnel alignment control in order to carry sewer and storm water in municipal areas. Tunnel boring machine (TBM) has been extensively applied to improve tunneling productivity and safety performances on drainage tunnel projects. The current practice for TBM guidance largely relies on the traditional laser system, which however falls short of accuracy and reliability. The proposed research aims to develop an automation solution to facilitate TBM guidance and as-built tunnel alignment survey in drainage tunnel construction. In contrast with our previous application of automating TBM guidance in microtunneling and pipe jacking for installing small-diameter utility pipelines, this research will address a related but more challenging problem defined in the context of drainage tunnel construction due to different construction methods and particular site constraints. An automation system is proposed, in which a robotic total station is employed to automate the continuous process of TBM tracking and positioning in the 3D underground space. ZigBee-based wireless sensor networks are applied for wireless data communication inside the tunnel. Real-time survey data are thus acquired and processed on the fly, resulting in: (1) TBM's precise coordinates in the underground space; (2) three-axis body rotations of the TBM; (3) tunneling chainage progress; and (4) line and grade deviations of the tunnel alignment. A prototype of the automation system was developed in-house and the lab testing carried out.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».