THAI THUY PHAP

シールド挙動のシールド諸元による操作パラメータの正規化に関する研究

杉本 光隆

都市トンネルの建設技術としてのシールド工法は，当初，道路交通への支障が少ないこと，開削工法で施工した場合の地盤沈下や騒音，振動などの建設公害対策として使用されてきた．近年，シールド機の挙動を制御するための周辺技術，すなわち，ハード面では，計測技術の進歩，コンピューターの計算速度の向上や取り扱えるデータ量の増大，インターネットの普及等，ロバスト制御の適用や人工知能技術の発展等が進んできている． 
ところで，施工実績によると，シールド機の挙動は，3つのシールド操作条件，すなわち，�@ジャッキ推力・ジャッキモーメント，�A中折れ機構（中折れ角度，向き），�Bコピーカッター（長さ，作用範囲）によって，規定される．しかし，これら3つのシールド操作条件には共線性があり，一位に決めることは困難である．
シールド機の制御・操作は自動掘進システムにより行われている．しかし，シールド掘削に関連する地盤物性値やシールド機に作用する外力および施工時荷重については未解明な点が多く，施工実績によると，シールド機の挙動は，3つのシールド操作条件，すなわち，�@ジャッキ推力・ジャッキモーメント，�A中折れ機構（中折れ角度，向き），�Bコピーカッター（長さ，範囲）によって，規定される．これらのシステムはいくつかの経験的な関係を基にし，理論的な背景を持たないのが現状である．これらの問題点を解決するためには，リアルタイムにコンピューターに取込んだ現場計測データにAIを適用することがひつようである．なぜかというと，作業現場で考えられる多くのシナリオを示すために大量のデータを収集して処理する必要がある状況では，エンジニアはAIを使用してデータを分析し，膨大な量のおかげで結果を提供しる． 以前に収集されたデータの量がおおくある．通常，「人工知能」という用語は，「学習」や「問題解決」など，人間がしばしば心に関連付ける「認知」機能を模倣できるマシン（またはコンピューター）を表すためによく使用されている．
本研究では，既存シミュレーション（2020. 3 )パラメータ，羽田際内現場  ，外環道現場のシールド機を用いた解析結果からパラメータ（入力値）と挙動（出力値）の関係式を導き，AIルールの作成法について検討する．シールド機操作支援AIにおいて基準化するべき特徴量を把握することを目的として，シールド機挙動のパラメトリックスタディを行う．パラメトリックスタディを行う前にデフォールトケースの作成が必要である．その理由はデフォールトケースの作成するときに，解析で得たデータは計画データに近くなると，今後のAIにより得るデータの信用が高い．