基于换刀数量和掘进参数的小直径TBM滚刀寿命预测: 以天水市曲溪供水工程为例

冯兴予; 佘磊; 张万伟; 张引兵; 韩永生

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2502193

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (5) :2157-2165 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2502193

交通运输

基于换刀数量和掘进参数的小直径TBM滚刀寿命预测: 以天水市曲溪供水工程为例

冯兴予 ¹ ,
佘磊 ²^,^* ,
张万伟 ² ,
张引兵 ¹ ,
韩永生 ¹

作者信息 +

Life Prediction of Small Diameter TBM Cutters Based on Cutter Change Quantity and Excavation Parameters: Quxi Water Supply Project in Tianshui City

Author information +

文章历史 +

摘要

为保障小直径隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)施工效率并准确获取现场滚刀服役寿命,采用数理统计和多元回归分析相结合的方法,提出了在不同围岩类别下的小直径TBM的滚刀寿命预测模型。以天水曲溪引水隧洞TBM2段施工区间刀具更换历史统计数据为研究对象,分析刀盘不同区域滚刀磨损形式及各刀位单位破岩体积磨损速率演化规律,获得基于累积换刀次数的滚刀平均寿命,利用单参数非线性拟合和多元线性回归分析,探讨了4种掘进参数与滚刀寿命的相关性。研究结果表明:各掘进参数与滚刀寿命之间呈现负幂函数关系,贯入度对滚刀寿命影响显著。在Ⅲ、Ⅳ类围岩中,模型展现出较高的稳定性和解释能力,Ⅲ类围岩R²>90%;Ⅴ类围岩中由于数据量少,模型的共线性问题较为突出,预测能力相对较弱。

Abstract

To enhance the construction efficiency of small-diameter tunnel boring machine(TBM) and to accurately predict the service life of disc cutters, a life prediction model for small-diameter TBM disc cutters was developed. This model integrated mathematical statistics with multiple regression analysis and was tailored for different rock mass categories. Taking the historical statistical data of tool replacement in the TBM2 section of Tianshui Quxi diversion tunnel as the research object, the wear forms of rolling cutters in different areas of the cutterhead and the evolution law of wear rate per unit rock breaking volume of each cutting position were analyzed. The average life of rolling cutters based on cumulative tool replacement times was obtained. Using single parameter nonlinear fitting and multiple linear regression analysis, the correlation between four excavation parameters and rolling cutter life was explored. The findings revealed that excavation parameters are inversely related to disc cutter life through a power function, with penetration being a significant factor affecting disc cutter life. The model demonstrated high stability and interpretability in class Ⅲ and Ⅳ rock masses, where the R² for class Ⅲ rock mass exceeded 90%. However, in class Ⅴ rock mass, the model faced more pronounced collinearity issues due to limited data, resulting in reduced predictive.

Graphical abstract

关键词

小直径盾构机 / 输水隧洞 / 滚刀寿命 / 掘进参数 / 数理统计 / 回归分析

Key words

mall diameter shield tunneling machine / water conveyance tunnel / roll cutter lifespan / excavation parameters / mathematical statistics / regression analysis

引用本文

引用格式 ▾

冯兴予, 佘磊, 张万伟, 张引兵, 韩永生. 基于换刀数量和掘进参数的小直径TBM滚刀寿命预测: 以天水市曲溪供水工程为例[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(5): 2157-2165 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502193

FENG Xing-yu, SHE Lei, ZHANG Wan-wei, ZHANG Yin-bing, HAN Yong-sheng. Life Prediction of Small Diameter TBM Cutters Based on Cutter Change Quantity and Excavation Parameters: Quxi Water Supply Project in Tianshui City[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(5): 2157-2165 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502193

登录浏览全文

4963

注册一个新账户忘记密码

当前,隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)在隧洞施工中已广泛应用,在TBM掘进过程中由于滚刀与岩石发生相互作用,导致滚刀会产生不同程度的磨损,如果不及时更换滚刀,会造成相邻大范围的滚刀一起损坏,甚至损坏刀盘,进而影响整个工程进展。此外,刀具费用一般占施工成本的1/3左右,在不同围岩类别下、破岩方式和不同机器选型下滚刀的消耗量各有不同^[1-2],在硬岩工作条件下施工成本更大,因此准确预测滚刀寿命对节省施工成本具有重要意义。

目前,滚刀寿命预测主要依赖经验模型,通过整合现场实测的掘进参数与地质参数进行预测。杜立杰等^[3]基于8.5 m直径TBM的掘进数据,研究了滚刀磨损与围岩特征的关系,发现随着围岩等级提升,刀具在巨斑状花岗岩中的磨损显著减少。杨媛媛等^[4]利用地质参数对围岩进行分级,建立了围岩等级与滚刀消耗量之间的关系模型,从而预测滚刀寿命。武志鹏等^[5]分析了刀具失效的多重影响因素,提出了降低刀具消耗的策略。汪海波等^[6]通过研究盾构施工中的滚刀磨损机理,建立了滚刀径向磨损高度模型,表明磨粒磨损为主导机制,且模型在中风化地层中的预测误差小于14.5%。兴海等^[7]采用等效换刀法,探讨了花岗岩和凝灰岩中滚刀寿命的变化,发现其与岩石参数密切相关。杨延栋等^[8]通过数理统计分析,揭示了推力、贯入度及贯入指数对滚刀寿命的影响,并提出了提高寿命的优化措施。佘磊等^[9]提出了滚刀切削寿命指数,增强了滚刀更换的科学依据。乔世范等^[10]依据磨粒磨损机理研究了正面滚刀寿命与安装半径和贯入度的函数关系。Hassanpour等^[11-12]通过分析伊朗Karaj引水隧洞与Ghomrood输水隧洞数据,发现维氏硬度和单轴抗压强度对滚刀寿命影响显著,提出了适用于不同岩石类型的寿命预测模型。贾科等^[13]分析了刀具消耗位置与积渣形成的关系,指出减少土舱积渣是降低损耗的关键。龚秋明等^[14]通过实时监测系统,提出了滚刀全寿命磨损规律。徐源浩^[15]通过遗传算法验证了滚刀寿命预测模型,并分析了摩擦耗能对刀具破岩能力的影响。王超等^[16]基于剪切和张拉破坏机理开发了滚刀寿命的预测模型。姜豪^[17]则通过实验平台和遗传优化算法进一步提升了滚刀寿命预测的准确性。杨继华等^[18]针对地质因素对双护盾TBM的掘进效率进行了适宜性评价。Sun等^[19]基于相对滑动距离和磨损系数提出了预测滚刀磨损的新模型,并对掘进参数进行了优化。刘杰等^[20]基于磨粒磨损机理与Ewendt磨损公式建立了预测模型,并通过仿真计算验证了模型的有效性。

根据国际隧道协会(ITA)的建议,将开挖直径小于6 m的TBM定义为小型TBM,然而上述滚刀寿命预测模型主要基于大直径TBM(刀盘直径>6 m)的工程实践建立。目前在小直径TBM刀具磨损机制与寿命预测面临不同的挑战:小直径刀盘空间有限,刀具布局更为紧凑,导致单把滚刀承受破岩载荷的接触面积相对更小,使得单位面积接触应力更高,从而磨损速率普遍快于大直径工况;小直径TBM常用于复杂多变的地质环境,在这些复杂地质条件下,小直径滚刀的磨损机制更为复杂,受岩石硬度、裂隙发育程度等因素影响更大;与大直径TBM工程相比,小直径TBM项目相对较少,公开的现场数据有限。这导致现有基于大直径滚刀的预测模型难以直接适用于小直径TBM。基于小直径TBM现场实际掘进参数和换刀数据的统计分析,提出在不同围岩类别下适用更广泛的刀具寿命预测模型,以期为中国小直径TBM滚刀寿命预测研究提供技术支撑。

1 工程背景

1.1 工程概况

天水曲溪城乡供水工程位于天水市秦州区和麦积区境内,引水隧洞自南向北穿过西秦岭山地,山峰与沟谷相间发育。引水隧洞由进水口—冷水河、冷水河—胡家沟两段隧洞组成,进水口—冷水河段隧洞长约195m,冷水河—胡家沟段21.25 km,隧洞长约21.44 km,设计断面为圆形,洞径4 m,无压洞,其地貌卫星图如图1所示。

1.2 地质条件

引水隧洞的埋深变化显著,具体表现在分水岭附近的上覆岩体厚度达到620 m,而在分水岭以南的关岭河沟底埋深最浅,上覆岩体厚度为105 m,分水岭以北的桦林沟底埋深同样较浅,上覆岩体厚度为103 m。隧洞的开凿穿过微风化新鲜的岩体,其中包括中泥盆统舒家坝组、上泥盆统大草滩群地层以及华力期侵入岩。这些岩体的岩性复杂多样,包括混合岩化片岩、云母角闪片岩、角闪斜长片岩、角闪绿泥片岩、夹炭质片、绿泥云母片岩、大理岩、砂岩夹砾岩、泥质粉砂岩、炭质页岩、花岗闪长岩和二云母花岗岩等。

隧洞沿线共发现次一级断层71条,裂隙较为发育,其发育规律与地层岩性及所处区域构造部位密切相关。主要表现为陡峭和中等倾角的裂隙,以层面裂隙为主,隙面多闭合,贯通性差,断续延伸,局部密集发育。根据隧洞围岩工程地质详细分类,冷水河—胡家沟段的隧洞中,Ⅲ类围岩长度为10 578 m,占总长度的49.33%;Ⅳ类围岩长度为8 632 m,占40.26%;Ⅴ类围岩长度为2 232.77 m,占10.41%。

选取的隧洞施工区间为TBM2段,起始于桩号K21+897,终止于桩号K11+146,全长1 0751 m。整个隧洞施工区段的地质条件变化大且复杂。

1.3 设备情况

TBM2段施工采用敞开式施工,当地质情况较好时,采用双护盾模式掘进,当掘进到地质情况稍差、围岩软弱地段时,TBM改用单护盾模式掘进。TBM刀盘总重为55 t,其中上边块重22 t,下边块重33 t,刀盘转速13.5 r/min,刀盘直径为4 030 mm,滚刀直径432 mm。刀盘开挖方式为垫片扩挖式。刀盘上共安装26把滚刀(S1~S26),其中心刀8把(1#~8#),面板滚刀9把(9#~17#),边滚刀9把(18#~26#),中心刀和面板滚刀的磨损限值为25 mm,边滚刀的磨损量为15 mm,可承受最大载荷350 kN,最大破岩压强200 MPa,滚刀具体布置如图2所示。

1.4 刀具更换统计分析

共更换了302把滚刀,整个换刀区间换刀共计151次,其中在Ⅲ类围岩中更换了63把,Ⅳ类围岩中更换了190把,Ⅴ类围岩中更换了49把,所有滚刀中中心刀更换了10把,面板滚刀更换了88把,由于边滚刀磨损限值小,更换了204把,具体位置滚刀更换情况如图3所示。可以看出,随着滚刀安装半径的增大,滚刀更换数量越来越多,另外滚刀异常磨损占比24%,鉴于异常磨损事件可能导致滚刀功能完全丧失,将此类磨损量界定为达到滚刀的磨损限值,异常磨损情况如图4所示。其中9号滚刀和22号滚刀由于出现异常磨损,导致滚刀更换数量多。滚刀的更换频率与安装半径之间存在正比关系,即随着安装半径的增加,滚刀更换的数量大致呈线性增长。

1.5 刀具磨损速率分析

通过对现场滚刀磨损量的统计分析,旨在评估不同安装位置滚刀的磨损速率。研究采用单位破岩体积磨损速率作为评价指标,以量化各滚刀的磨损速率。具体计算方法如式(1)所示,并通过式(1)计算得出不同刀位号的滚刀磨损速率,结果如图5所示。分析结果显示,中心刀和边滚刀的磨损速率随安装半径的变化较为显著,而面板滚心刀的变化率相对较小。整体磨损速率范围在0.008~0.05 mm/m³。

以面板滚刀的磨损速率的均值作为滚刀平均速率统计了隧洞沿线不同围岩类别下的滚刀磨损速率,结果如表1所示,可知,Ⅲ类围岩的磨损速率介于70×10^-3~150×10^-3mm/m³,Ⅳ类围岩的磨损速率介于60×10^-3~100×10^-3 mm/m³,而Ⅴ类围岩的磨损速率介于30×10^-3~50×10^-3 mm/m³。特别值得注意的是,在区间4、5、10、25、31中,滚刀出现了异常磨损,导致磨损速率明显高于其他区间。这一现象的原因可能是Ⅲ类围岩中岩石的单轴抗压强度较高,导致刀圈抗冲击性能下降,同时岩体中存在的裂隙、部分风化或节理使得岩体自稳定能力降低,从而在掘进过程中滚刀更易发生震动或位移,加剧磨损,产生大量异常磨损。因此,Ⅲ类围岩中的磨损速率显著高于Ⅳ类和Ⅴ类围岩。

(1)

${V}_{i}=\frac{{\delta }_{i}}{({R}_{i}^{2}-{R}_{i-1}^{2})L}$

式(1)中:V_i为刀盘上第i把滚刀的单位破岩体积磨损速率,mm/m³;

${\delta }_{i}$

为第i把滚刀的累计磨损量,mm;R_i为第i把滚刀的安装半径,m;R_i-1为前一把滚刀的安装半径,m;L为掘进距离,m。

此外,在第2区间(Ⅲ类围岩,磨损速率75.1 mm/m³,换刀47把)和第24区间(Ⅳ类围岩,磨损速率71.1 mm/m³,换刀20把)中,尽管磨损速率相近,但换刀数量存在显著差异,这表明围岩质量的差异对刀具耐用性有显著影响。这些发现为TBM滚刀磨损预测和维护提供了重要的参考依据。

2 小直径TBM的滚刀寿命预测模型

2.1 滚刀寿命计算

滚刀寿命受到多种因素的综合影响,主要包括岩石硬度、抗压强度、磨蚀性、滚刀载荷及切削深度等。在掘进过程中,掘进参数对滚刀载荷和切削深度具有显著影响。通过实际采集的换刀数据和相关掘进参数,利用每段掘进过程中的换刀数量来表征滚刀寿命,并建立滚刀寿命与掘进参数之间的函数关系,从而实现对滚刀寿命的有效预测。由于滚刀在破岩过程中形成整体作业,任意位置的磨损不仅影响该滚刀的使用寿命,还会显著影响相邻滚刀的性能。因此,即便换刀数量相对较少,仍需及时进行切换,以防止加剧磨损造成更大经济损失。因此,换刀数量与滚刀寿命之间存在高度相关性,采用换刀数量作为各区段滚刀寿命的表征指标,公式为

(2)

${H}_{\mathrm{f}}=\frac{\mathrm{\pi }{D}^{2}L}{4N}$

式(2)中:H_f为滚刀平均寿命,m³/cutter,表示每把滚刀(cutter)能破碎的岩土体积;D为TBM刀盘直径,m;L为TBM掘进距离,m;N为各区段的换刀数量。

2.2 基于换刀数量的滚刀磨损预测

将整个引水隧洞中根据围岩类别不同划分为对34段,同时对引水隧洞的掘进参数进行分析统计,在34个区间段中,有11个区间段为Ⅲ类围岩,16个区间段为Ⅳ类围岩,7个区间段为Ⅴ类围岩,选取各掘进段中稳定段的掘进参数,并计算其加权平均值,以此作为研究区段掘进参数的代表性取值。在所有区间段中分别用刀盘扭矩、贯入度、刀盘转速和推力等掘进参数对各区段滚刀寿命进行非线性拟合如图6所示,分析结果表明,4种掘进参数与滚刀寿命呈负幂函数关系,随着掘进参数的增大,岩体对滚刀的磨蚀作用越来越强,滚刀寿命减小。其中刀盘扭矩与滚刀寿命具有强相关性,其观测数据的拟合度为0.89。

2.3 滚刀寿命与掘进参数多元线性拟合

通过计算得到的滚刀寿命以及对应的掘进参数,利用SPSS软件对数据进行多元线性回归分析,旨在探索各掘进参数对滚刀寿命的影响关系,并建立预测模型。多元线性回归是一种常用的统计方法,用于分析多个自变量对一个因变量的影响,以滚刀寿命作为因变量,刀盘转速、推进力、贯入度、刀盘转矩等作为自变量,构建回归方程。模型的形式如式(3)所示。

(3)

$Y={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{X}_{1}+\beta {X}_{2}+\dots +{\beta }_{n}{X}_{n}+\epsilon $

式(3)中:Y为滚刀寿命;X_n为各个掘进参数;β₀为截距项;β_n为各个参数的回归系数;ε为随机误差。

对多元回归模型拟合评估分析如表2所示,模型中R²表示对滚刀寿命变异的解释程度,在3类围岩下,掘进参数对滚刀寿命的拟合度均较高,表明3个模型下,模型对数据的解释能力很强。通过德宾-沃森统计量被检验回归模型中的自相关性,特别是残差项之间的自相关,其值越接近2,表明残差之间不存在严重的自相关问题。表2中数据说明,Ⅲ、Ⅳ类围岩下,各自变量相对独立,Ⅴ类围岩下各自变量可能存在正相关,这可能会导致模型的预测不准确,使得致滚刀寿命的标准误差偏低,从而使t过大,进而增加了错误判断变量显著性的风险。

对Ⅲ类围岩下多元回归分析系数分析如表3所示,由标准化系数可知,贯入度对滚刀寿命的影响最大,而且是负向影响,贯入度的增大显著影响滚刀寿命。另外,显著性t小于0.5时,表明自变量对滚刀寿命的影响显著,由显著性t分析可知贯入度对滚刀寿命的影响显著,刀盘扭矩和总推进力对滚刀寿命的影响不显著,由容差和方差膨胀因子(variance inflation factor,VIF)可得,刀盘转速和总推进力没有共线性问题,贯入度有一定的共线性问题,综合来看,回归模型较为稳定。

对Ⅳ类围岩下的多元回归分析系数分析如表4所示,由表中标准化系数可知,虽然各变量的VIF值较高,尤其是刀盘转矩和总推进力,存在多重共线性问题,这说明这些自变量之间存在较强的线性关系,可能会影响回归分析的准确性和解释力。除了贯入度和刀盘转矩外,刀盘转速和总推进力的Beta系数分别为正数(0.148和0.197),说明它们对响应变量有正向贡献。虽然这些系数较小,但仍然表明,在其他条件相同的情况下,刀盘转速和总推进力的增加有助于提高性能,比如减少刀具磨损或提升掘进效率,这意味着,在实际操作中,合理控制刀盘转速和推进力可能有助于优化施工效率。

对Ⅴ类围岩下的回归分析系数分析如表5所示,由标准化系数可知,从分析结果来看,虽然贯入度、刀盘转速和总推进力在模型中的未标准化系数较大,表示它们可能对因变量产生较大影响。此外,由于Ⅴ类围岩区间下的数据量少,导致在共线性统计分析中刀盘转矩和总推进力的VIF非常高,分别为53.857和125.706,表明它们之间存在共线性问题。这种共线性可能导致回归系数不稳定,解释力下降。

图7展示了各类回归方程的标准化残差图。分析结果表明,在Ⅲ类和Ⅳ类围岩区间下,残差分布与正态分布曲线较为吻合。具体而言,残差图中的数据点主要集中在0附近,并且呈现出大致对称的分布特征。这一现象表明残差满足正态性假设,从而说明在Ⅳ类围岩条件下所构建的回归模型与实际观测数据的拟合效果较为理想。

然而,在Ⅴ类围岩区间中,残差图显示出较多的极端值,且残差分布存在明显的偏向性。这种现象可能会对 t 检验以及回归方程的整体显著性检验的有效性产生负面影响。其潜在原因可能是数据中存在异常值或极端值,这些异常值会对回归分析的结果造成较大干扰,尤其是对回归系数的估计以及模型拟合的稳健性产生不利影响。

2.4 模型验证与讨论

由3.3节可得,滚刀寿命与掘进参数的多元线性拟合关系如式(4)所示。将TBM1段中的掘进参数代入模型,预测滚刀寿命,并对TBM1段中K2489.53~K4383.43与K5224.20~K6529.76两个典型隧洞段进行分析。在每个典型隧洞段中分别选取10次换刀区间,通过比较滚刀寿命实测值与预测值的差异大小,验证模型的可靠性。

由图8可见,模型预测的滚刀寿命的平均绝对误差不超过10%,且大部分区间的相对误差在-15%~15%。在K2489.53~K4383.43段中,4区间和5区间的预测值误差较大,这是由于在该区间内出现异常磨损,导致偏差较大。这表明滚刀的异常磨损会对预测的准确性产生影响。整体而言,模型的预测结果较为准确。

(4)$\left\{\begin{aligned} \text { III 类围岩: } H_{\mathrm{f}}= & 1493.918-1.125 w- \\ & 0.090 M-0.25 F-314.986 h \\ \text { IV 类围岩: } H_{\mathrm{f}}= & 1025.853-0.369 w- \\ & 0.110 M-0.42 F-244.739 h \\ \mathrm{~V} \text { 类围岩: } H_{\mathrm{f}}= & 1027.941-0.678 w- \\ & 0.223 M-2.59 F-183.864 h\end{aligned}\right.$

式(4)中:H_f为滚刀寿命,m³/cutter;w为刀盘转速,r/h;F为推力,kN;M为刀盘扭矩,kN·m;h为贯入度,mm/r。

3 结论

深入研究了天水曲溪城乡供水工程隧洞TBM2段施工中的小直径TBM的滚刀寿命及其影响因素,涵盖复杂的地质条件,如片岩、碳质页岩和大理岩。通过统计分析构建了滚刀寿命预测模型,并用TBM1段的实际施工数据进行了验证,确认了模型的准确性并得到以下结论。

(1)通过分析不同围岩类别下的滚刀磨损速率,可以得出围岩类别对滚刀的耐久性影响显著,Ⅲ类围岩下由于岩石质地坚硬,易产生异常磨损,从而导致滚刀的磨损增大。

(2)在单参数非线性拟合中,掘进参数如刀盘转速、扭矩、贯入度和推力与滚刀寿命呈现负幂函数关系,其中刀盘扭矩关系最为显著。

(3)多元线性回归分析揭示贯入度对滚刀寿命影响最大,呈负向关系。Ⅲ类围岩的模型拟合度高且残差分布良好,Ⅳ类围岩在满足正态性假设的前提下也显示出较好的拟合效果;而Ⅴ类围岩由于数据限制,出现共线性,影响了模型的稳健性。

(4)为优化施工效率和提升滚刀寿命,推荐在掘进过程中优化刀盘转速和推进力的控制,并特别关注贯入度的调整。针对Ⅴ类围岩应增强数据获取,以优化模型精度。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

[1]	王振华, 彭勇, 王忠钊, 等. 复杂环境下城际铁路大直径双模盾构选型技术及应用[J]. 科学技术与工程, 2024, 24(20): 8699-8706.

[2]	Wang Zhenhua, Peng Yong, Wang Zhongzhao, et al. Selection technology and application of large-diameter dual-mode shield tunneling for intercity railways in complex environments[J]. Science Technology and Engineering, 2024, 24(20): 8699-8706.

[3]	韩伟锋. 水射流-机械滚刀复合破岩影响因素[J]. 科学技术与工程, 2022, 22(27): 11858-11863.

[4]	Han Weifeng. Factors affecting rock breaking by water jet mechanical rolling cutter composite[J]. Science Technology and Engineering, 2022, 22(27): 11858-11863.

[5]	杜立杰, 纪珊珊, 左立富, 等. 巨斑状花岗岩条件下TBM大直径盘形滚刀磨耗规律[J]. 煤炭学报, 2015, 40(12): 2974-2978.

[6]	Du Lijie, Ji Shanshan, Zuo Lifu, et al. Wear law of TBM large-diameter disc cutters under giant granite conditions[J]. Journal of Coal Industry, 2015, 40(12): 2974-2978.

[7]	杨媛媛, 黄宏伟. 围岩分类在TBM滚刀寿命预测中的应用[J]. 地下空间与工程学报, 2005, 1(5): 721-724.

[8]	Yang Yuanyuan, Huang Hongwei. Application of surrounding rock classification in TBM rolling cutter life prediction[J]. Journal of Underground Space and Engineering, 2005, 1(5): 721-724.

[9]	武志鹏, 刘素彦. 小断面TBM施工中的刀具损耗分析[J]. 机电工程技术, 2020, 49(7): 222-224.

[10]	Wu Zhipeng, Liu Suyan. Analysis of tool wear in small section TBM construction[J]. Mechanical and Electrical Engineering Technology, 2020, 49(7): 222-224.

[11]	汪海波, 朱庆海, 杨永庆, 等. 中风化泥、砂岩复合地层盾构滚刀磨损机理及预测分析[J]. 工具技术, 2023, 57(3): 92-96.

[12]	Wang Haibo, Zhu Qinghai, Yang Yongqing, et al. Wear mechanism and predictive analysis of shield boring cutters in moderately weathered mud and sandstone composite formations[J]. Tool Technology, 2023, 57(3): 92-96.

[13]	兴海, 谢兴飞, 龚秋明, 等. 基于TBM滚刀等效更换次数的滚刀寿命分析[J]. 隧道建设(中英文), 2023, 43(S1): 535-543.

[14]	Xing Hai, Xie Xingfei, Gong Qiuming, et al. Analysis of the life of TBM rolling cutters based on equivalent replacement times[J]. Tunnel Construction (in Chinese and English), 2023, 43(S1): 535-543.

[15]	杨延栋, 陈馈, 郭璐, 等. 全断面岩石隧道掘进机滚刀磨损影响因素分析[J]. 隧道建设, 2016, 36(11): 1394-1400.

[16]	Yang Yandong, Chen Fei, Guo Lu, et al. Analysis of factors affecting the wear of rolling cutters in full section rock tunnel boring machines[J]. Tunnel Construction, 2016, 36(11): 1394-1400.

[17]	佘磊, 张社荣, 和孙文, 等. 基于密实核理论的TBM盘形滚刀磨损预测模型研究[J]. 岩土工程学报, 2022, 44(5): 970-978.

[18]	She Lei, Zhang Shirong, He Sunwen, et al. Study on the wear prediction model of TBM disk roll cutters based on dense core theory[J]. Journal of Geotechnical Engineering, 2022, 44(5): 970-978.

[19]	乔世范, 王超, 刘志新, 等. 基于磨粒磨损机理的全断面隧道掘进机滚刀寿命预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(6): 2068-2073.

[20]	Qiao Shifan, Wang Chao, Liu Zhixin, et al. Prediction of the service life of full section tunnel boring machine rolling cutters based on abrasive wear mechanism[J]. Journal of Jilin University (Engineering Edition), 2020, 50(6): 2068-2073.

[21]	Hassanpour J, Rostami J, Azali S T, et al. Introduction of an empirical TBM cutter wear prediction model for pyroclastic and mafic igneous rocks: a case history of Karaj water conveyance tunnel, Iran[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2014, 43: 222-231.

[22]	Hassanpour J. Development of an empirical model to estimate disc cutter wear for sedimentary and low to medium grade metamorphic rocks[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2018, 75: 90-99.

[23]	贾科, 宋天田, 孙前伟, 等. 复杂地层EPB/TBM双模式盾构掘进性能分析[J]. 隧道建设(中英文), 2022, 42(S2): 479-486.

[24]	Jia Ke, Song Tiantian, Sun Qianwei, et al. Performance analysis of EPB/TBM dual-mode shield tunneling in complex strata[J]. Tunnel Construction (Chinese and English), 2022, 42(S2): 479-486.

[25]	龚秋明, 谢兴飞, 黄流, 等. 引绰济辽工程二标隧洞段TBM滚刀磨损规律[J]. 隧道与地下工程灾害防治, 2022, 4(4): 1-10.

[26]	Gong Qiuming, Xie Xingfei, Huang Liu, et al. Wear law of TBM rollers in the tunnel section of the second section of the Yinchuo Jiliao Project[J]. Disaster Prevention and Control of Tunnels and Underground Engineering, 2022, 4(4): 1-10.

[27]	徐源浩. 基于人工智能的滚刀磨损寿命预测及刀群布局优化研究[D]. 天津: 河北工业大学, 2021.

[28]	Xu Yuanhao. Research on wear life prediction and tool group layout optimization based on artificial intelligence[D]. Tianjin: Hebei University of Technology, 2021.

[29]	王超, 邹金锋, 李亮, 等. 密实核与压剪破坏影响下TBM盘形滚刀寿命预测[J/OL]. 吉林大学学报(工学版), 1-16[2025-11-28]. DOI: https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20250042.22.1341.t.20250427.1731.001.

[30]	Wang Chao, Zou jinfeng, Li Liang, et al. Life prediction of TBM disc hob under the influence of dense core and compression shear failure[J/OL]. Journal of Jilin University (Engineering Edition), 1-16[2025-11-28]. DOI: https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20250042.22.1341.t.20250427.1731.001.

[31]	江豪. 基于ϕ400 mm盾构模型试验的滚刀磨损预测及掘进参数优化研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2021.

[32]	Jiang Hao. Research on the prediction of rolling cutter wear and optimization of excavation parameters based on the model test of ϕ400 mm shield tunnel[D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2021.

[33]	杨继华, 魏建鹏, 王志强, 等. 影响双护盾TBM掘进效率的地质因素及对策研究[J]. 人民长江, 2024, 55(6): 188-193, 210.

[34]	Yang Jihua, Wei Jianpeng, Wang Zhiqiang, et al. Geological factors and countermeasures affecting the efficiency of double shield TBM excavation[J]. People’s Yangtze River, 2024, 55(6): 188-193, 210.