TBM 굴진성능 예측모델 분석: 리뷰

이항로; 송기일; 조계춘

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이항로 송기일 조계춘

저널정보: 한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제18권 제2호

발행연도: 2016.1

수록면: 245 - 256 (12page)

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TBM을 적용하는 현장에서 장비 선택, 공사기간 및 공사비용의 합리적인 산정을 위하여 TBM의 굴진성능을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이다. 본 연구에서는 최신 자료들을 바탕으로 기존의 TBM 굴진성능 예측모델들의 평가과정과 방법론에 대한 분석을 수행하였다. 2000년 이후에 발표된 문헌들에 대한 조사를 토대로 TBM 굴진성능 예측모델의 분류체계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 분류체계에서는 TBM 굴진성능 예측모델에 필요한 입력인자 선정단계와 예측기법 적용단계로 크게 구분하였다. 또한 각 예측모델에서 사용된 입력인자, 출력인자 그리고 예측모델에서 사용된 인자의 적용빈도를 분석하였다. 마지막으로 TBM 굴진성능 예측모델의 현황과 향후 연구방향에 대하여 제언하였다.

#TBM 굴진성능 #예측 모델 #입력인자 선정 #예측기법 적용 #분류 체계 #TBM performance #Prediction model #Selection of input parameter #Application of prediction techniques #Classification system

참고문헌 (55)

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Bamford, W. F. / 1984 / Rock test indices are being successfully correlated with tunnel boring machine performance / the 5th Australian Tunneling Conference 2:9~22

Benardos, A. G. / 2004 / Modelling TBM performance with artificial neural networks / Tunnelling and Underground Space Technology 19(6):597~605

Benato, A. / 2015 / Prediction of penetration per revolution in TBM tunneling as a function of intact rock and rock mass characteristics / Rock Mechanics and Mining Science 74:119~127

Blindheim, O. T. / 1979 / Boreability predictions for tunneling

Bruland, A. / 1998 / Hard rock tunnel boring

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이항로

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논문수 6 이용수 45

송기일

소속기관 인하대학교

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논문수 36 이용수 318

조계춘

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주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 47 이용수 453

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