• 한국암반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국암반공학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.217-236
• /
• 2006

본 연구에서는 TBM의 면판 설계와 굴진성능 평가를 위한 기초 연구로 우리나라의 대표 암종인 황등 화강암에 대하여 LCM 시험기를 사용한 일련의 시험을 실시하였다. LCM 시험을 통하여 최적의 절삭 조건을 구하고 절삭 깊이와 커터 간격 등의 TBM 면판 설계인자가 굴진성능에 미치는 영향을 평가하고자 하였다 정확한 TBM 성능을 예측하기 위하여 기존 연구들에서 적용된 방법에서 탈피하여 3차원적인 절삭 부피를 정량적으로 측정하고자 하였다. 이를 위해 실시간 처리가 가능하고 정밀도와 정확도가 확보된 디지털 사진계측기법을 LCM 시험에 적용하였다. 또한 TBM 디스크 커터에 의한 암석의 절삭과정을 모사하기 위한 수치해석 기법의 적용성을 검토하기 위해 AUTODYN 2D를 적용하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제17권4호
• /
• pp.457-471
• /
• 2015

본 연구에서는 직경 3.6 m의 국산 커터헤드를 설계 제작하고 이를 기존의 토압식 쉴드TBM에 적용하여 연장이 1,275 m인 전력구 터널의 굴착공사를 수행하였다. 특히, 본 연구에서는 TBM 커터헤드의 설계절차와 그에 따른 TBM 굴착성능을 예측하기 위한 방법들을 정리하였다. 제작된 국산 커터헤드 장착 토압식 쉴드TBM의 실제 굴진자료를 분석한 결과, 최대 굴진율은 14.4 m/day이었으며 암석의 일축압축강도가 가장 큰 조건에 대해 커터헤드의 설계단계에서 제시한 4 mm/rev 내외로 디스크커터의 관입깊이가 관리되었음을 확인하였다. 또한 TBM의 구동 추력과 디스크커터의 연직력은 각각 TBM의 최대 추력 용량과 디스크커터의 최대 허용 연직력이하로 나타났다. 현장에서 측정된 디스크커터의 작용력을 분석한 결과, 연암 조건에서 CSM모델의 예측 오차가 크게 나타남을 확인하였다. 마지막으로 암석의 일축압축강도와 디스크커터의 연직력 및 커터 관입깊이는 밀접한 상관관계를 나타내었다.

• 터널과지하공간
• /
• 제21권6호
• /
• pp.508-517
• /
• 2011

선형절삭시험은 실제 TBM에 장착되는 디스크커터를 사용하여 암석을 절삭하는 시험으로 디스크 커터의 암석절삭성능을 평가할 수 있는 가장 정확하고 신뢰도가 높은 시험 중 하나이다. 시험을 통해 디스크커터에 작용하는 작용력과 암석 절삭 부피 등을 정량적으로 측정할 수 있으며 선형절삭시험 결과는 TBM 커터헤드의 설계에 필요한 핵심인자(수직력, 회전력, 최적절삭간격 등)를 결정하는데 직접적으로 활용될 수 있다. 국내에서도 LCM시험시스템이 구축되어 국내 대표 암종에 대한 선형절삭시험이 수행된 바 있으나 국내에서 수행된 일련의 선형절삭시험은 등방성 암석에 초점을 맞추어 수행되었다. 하지만 이방성 암반을 굴착하는 TBM 커터헤드의 설계 시에는 암석의 절삭효율과 디스크 커터의 절삭성능에 미치는 대상 이방성암반의 영향을 고려하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 이방성 암석의 편리각이 TBM의 절삭성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 두 개의 다른 편리각을 가지는 아산편마암을 대상으로 압입깊이와 커터간격을 변화시켜가며 다양한 절삭조건하에서 선형절삭시험을 수행하였다. 시험결과는 암석의 이방성은 디스크커터에 의한 암석의 절삭효율 및 절삭성능에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히 이방성 각도에 따른 암석의 강도 변화는 TBM의 절삭성능을 예측하는데 있어 고려되어야 할 중요인자임을 확인할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제15권3호
• /
• pp.225-235
• /
• 2013

TBM의 암반 굴착도구인 디스크커터의 작용력은 TBM의 설계와 굴진성능 평가를 위해 핵심적인 항목이다. 본 연구에서는 디스크커터 링의 형상에 따른 디스크커터 작용력의 차이를 실물 선형절삭실험에 의해 실험적으로 분석하였다. 또한 절삭실험 중에 발생하는 커터 링의 변형률을 계측하여 커터 링의 강성을 추정하였다. 분석결과, V형상의 디스크커터를 사용하게 되면 동일한 절삭조건에서 커터 관입깊이를 증가시킬 수는 있지만, 커터의 회전방향으로 큰 응력이 작용하는 것으로 나타났다. 또한 커터 작용력을 예측모델에 의해 추정할 경우에는, 디스크커터의 형상과 관련된 변수들을 고려할 수 있는 모델을 사용하는 것이 타당함을 알 수 있었다.

• 터널과지하공간
• /
• 제10권4호
• /
• pp.526-532
• /
• 2000

전단면터널 굴착장비에 의한 터널굴착을 설계할 때 일반적으로 적용되는 암반의 강도는 80-250 MPa로 알려져 있으나 설계단계에서 암반의 특성을 완전히 파악하지 못한 채 설계하고 수행하는 경우가 있다. 본 연구는 60% 이상 구간의 단축압축강도가 260 MPa이상이며, RMR값이 70이상의 암반에서 TBM으로 굴착된 약 5.3km 연장의 밀양댐계통 광역상수도 도수로터널 TBM 굴착구간의 암반특성을 규명하고 이로써 이론적 굴착속도를 분석하여, 실제의 순굴착속도와 비교분석한 것이다. 노르웨이 NTH에 의하여 제안된 이론적 굴착속도는 현장에서 수행된 순굴착속도의 평균값과 2∼20%의 오차를 갖는 것으로 평가되어, 극경암에서의 굴착속도 설계는 일본이나 미국에서 제안된 해석법에 비하여 NTH해석법이 가장 접근된 설계방법이라 할 수 있다. 현지암반을 펑가하여 순굴착속도와의 상관관계를 규명한 결과, 극경암에서의 순굴착속도는 슈미트 해머에 의한 반발경도와 RMR 값에 반비례하는 것으로 나타났는데, 이의 상관계수는 각각 0.705 및 0.777이었다. 이로써 반발경도와 RMR의 크기는 순굴착속도를 예측할 수 있는 요소가 될 수 있음을 알 수 있다. 또한 극경암에서의 순굴착속도는 현지암반의 지압의 크기에 크게 영향을 받고 있는 것으로 평가되어 TBM 굴착설계에서 지압상태는 중요한 설계요소의 하나로서 고려되어야 할 것이다.

• 한국지반신소재학회논문집
• /
• 제17권4호
• /
• pp.129-139
• /
• 2018

개별요소법은 입자형태의 재료를 다루는 분야에서 널리 사용되는 방법이다. 특히, 지반에서와 같이 변형이 크게 발생하는 특성을 지닌 재료의 경우에도 유용하게 사용할 수 있는 해석방법 중 하나이다. 본 연구에서는 개별요소법을 사용하여 지반을 생성하고 지반에 TBM 형상을 관입시킴으로써 굴진을 모사하고자 하였다. 해석에 사용된 TBM은 7.73m 직경의 토압식 쉴드 TBM을 사용하였으며 해석을 통해 굴진 성능을 예측할 수 있는 수치해석 모델을 검토하고자 하였다. 대상 모델의 스포크 개수는 8개이며, 커터헤드의 개구율은 약 21.31%이다. 또한, 커터헤드에는 52개 디스크 커터와 167개 커터비트가 굴착 도구로 장착되어 있으며, 커터헤드는 게이지 커터가 장착된 커터헤드 외주면이 굴곡진 세미돔 타입이다. 해석을 통해 커터헤드와 각각의 절삭 도구에 작용하는 반력과 저항 토크를 검토할 수 있었다. 또한 커터헤드 중심에서부터 거리에 따른 비교를 통해 커터헤드의 절삭 도구 위치별로 발생하는 반력과 토크를 검토하였다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제38권5호
• /
• pp.507-515
• /
• 2024

An accurate estimation of the geotechnical parameters in front of tunnel faces is crucial for the safe construction of underground infrastructure using tunnel boring machines (TBMs). This study was aimed at developing a data-driven model for predicting the rock quality designation (RQD) of the ground formation ahead of tunnel faces. The dataset used for the machine learning (ML) model comprises seven geological and mechanical features and 564 RQD values, obtained from an earth pressure balance (EPB) shield TBM tunneling project beneath the Han River in the Republic of Korea. Four ML algorithms were employed in developing the RQD prediction model: k-nearest neighbor (KNN), support vector regression (SVR), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGB). The grid search and five-fold cross-validation techniques were applied to optimize the prediction performance of the developed model by identifying the optimal hyperparameter combinations. The prediction results revealed that the RF algorithm-based model exhibited superior performance, achieving a root mean square error of 7.38% and coefficient of determination of 0.81. In addition, the Shapley additive explanations (SHAP) approach was adopted to determine the most relevant features, thereby enhancing the interpretability and reliability of the developed model with the RF algorithm. It was concluded that the developed model can successfully predict the RQD of the ground formation ahead of tunnel faces, contributing to safe and efficient tunnel excavation.

• 터널과지하공간
• /
• 제30권6호
• /
• pp.540-550
• /
• 2020

최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제37권3호
• /
• pp.223-241
• /
• 2024

Evaluating the performance of Tunnel Boring Machines (TBMs) stands as a pivotal juncture in the domain of hard rock mechanized tunneling, essential for achieving both a dependable construction timeline and utilization rate. In this investigation, three advanced artificial neural networks namely, gated recurrent unit (GRU), back propagation neural network (BPNN), and simple recurrent neural network (SRNN) were crafted to prognosticate TBM-rate of penetration (ROP). Drawing from a dataset comprising 1125 data points amassed during the construction of the Alborze Service Tunnel, the study commenced. Initially, five geomechanical parameters were scrutinized for their impact on TBM-ROP efficiency. Subsequent statistical analyses narrowed down the effective parameters to three, including uniaxial compressive strength (UCS), peak slope index (PSI), and Brazilian tensile strength (BTS). Among the methodologies employed, GRU emerged as the most robust model, demonstrating exceptional predictive prowess for TBM-ROP with staggering accuracy metrics on the testing subset (R² = 0.87, NRMSE = 6.76E-04, MAD = 2.85E-05). The proposed models present viable solutions for analogous ground and TBM tunneling scenarios, particularly beneficial in routes predominantly composed of volcanic and sedimentary rock formations. Leveraging forecasted parameters holds the promise of enhancing both machine efficiency and construction safety within TBM tunneling endeavors.

• 터널과지하공간
• /
• 제30권5호
• /
• pp.496-507
• /
• 2020

EPB TBM의 굴진성능 예측은 터널 시공성 향상을 위해 매우 중요하며, 따라서 현재까지 TBM 굴진을 수치 해석적으로 모사하기 위한 다양한 시도들이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 EPB TBM의 운전조건에 따른 굴진성능을 평가하기 위해 개별요소법(DEM, discrete element method)과 유한차분법(FDM, finite difference method)을 연계한 수치해석 모델을 사용하여 운전조건을 변경해가며 매개변수 해석을 수행하였다. 해석은 커터헤드의 회전속도를 2 rpm으로 일정하게 유지한 상태에서 굴진속도를 0.5, 1.0 mm/sec, 스크류 컨베이어의 회전속도를 5, 15, 25 rpm으로 조건을 변경해가며 수행되었다. 운전조건의 변화에 따라 측정되는 토크, 추력, 챔버압, 배토량을 비교하였으며 매개변수 해석 결과를 통해 개별요소법-유한차분법 연계 TBM 굴진해석 모델을 사용하여 최적 TBM 운전조건을 예측할 수 있음을 나타냈다.