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J-GLOBAL ID：201902222290685034   整理番号：19A0023556

地下鉄建設におけるシールドトンネル性能のDataベース複合ネットワークモデリングと解析【JST・京大機械翻訳】

Data based complex network modeling and analysis of shield tunneling performance in metro construction

著者 (12件)： Zhou C. (Department of Construction Management, School of Civil Engineering & Mechanics, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Zhou C. (Hubei Engineering Research Center for Virtual, Safe and Automated Construction (ViSAC), Wuhan, Hubei, China) ,  Zhou C. (Department of Civil & Environmental Engineering, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Ding L.Y. (Department of Construction Management, School of Civil Engineering & Mechanics, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Ding L.Y. (Hubei Engineering Research Center for Virtual, Safe and Automated Construction (ViSAC), Wuhan, Hubei, China) ,  Skibniewski Miroslaw J. (Department of Civil & Environmental Engineering, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Skibniewski Miroslaw J. (Institute for Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences, Gliwice, Poland) ,  Skibniewski Miroslaw J. (Chaoyang University of Technology, Taichung, Taiwan) ,  Luo Hanbin (Department of Construction Management, School of Civil Engineering & Mechanics, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Luo Hanbin (Hubei Engineering Research Center for Virtual, Safe and Automated Construction (ViSAC), Wuhan, Hubei, China) ,  Zhang H.T. (Department of Construction Management, School of Civil Engineering & Mechanics, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Zhang H.T. (Hubei Engineering Research Center for Virtual, Safe and Automated Construction (ViSAC), Wuhan, Hubei, China)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 38  ページ： 168-186  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シールドトンネル性能は主に地質条件と機械作業状態の変化に依存する。その特性を理解することは,地下鉄建設の間,シールド機を操作して制御するためのキーである。基礎となる意味を解釈する上で大きな課題となっているシールドトンネルデータの大きなセットにもかかわらず,シールドトンネル性能の系統的な見解はまだ同定されていない。本研究では,シールド性能評価のための高次元データマイニングと複雑なネットワークアプローチを統合することを目的としたシールドトンネル性能ネットワークのモデリングと解析のための方法論を提案した。それは,中国における最初の揚子江交差地下鉄トンネルプロジェクトにおいて得たシールドトンネル性能の不均一なデータを解析することによってテストした。構築における各セグメントリングトンネルサイクルは,最適閾値よりも大きい類似性を持つノードにより決定されるが,エッジはマップされたネットワークのノードであると考えられる。構成ネットワークは,比較的短い経路長と結合した高いクラスタ化係数を示し,それはスモールワールドトポロジー特徴を実証した。複雑なネットワークに基づく異なるサイズを有する性能ネットワークにおけるコミュニティを検出して,それは地質学的条件同定とシールドトンネル性能リスク評価のために重要な決定情報を提供した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  地質 ,  シールド掘進機 ,  *ネットワーク ,  地質学 ,  クラスタ化 ,  性能評価 ,  コミュニティ ,  位相幾何学 ,  高次元 ,  データマイニング ,  *シールドトンネル ,  *モデリング ,  リスク評価
準シソーラス用語： 長江 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： シールドトンネルの性能 ,  Data鉱業 ,  複雑なネットワーク ,  類似性行列 ,  トポロジー解析 ,  コミュニティ検出

分類 (1件)： 資材管理  (KB05020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地下鉄 ,  建設 ,  シールドトンネル ,  ネットワークモデリング ,  解析