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Il lavoro studia l’applicazione di modelli a rete neurale per la previsione degli effetti indotti in superficie
nello scavo di gallerie con TBM-EPB. In particolare è stato tarato e costruito un modello a rete
neurale che è stato utilizzato per prevedere i cedimenti indotti in superficie assegnando come input
i parametri di scavo, la geometria e le caratteristiche geotecniche. Inoltre è stato possibile valutare le
relazioni tra i diversi parametri di input e output utilizzando tre diversi metodi proposti in letteratura.
Il modello è stato applicato al caso studio dello scavo della tratta di metropolitana di Torino (Linea
1) tra la stazione di Porta Nuova e Lingotto.
Parole chiave: effetti indotti, cedimenti, modelli a rete neurale, parametri macchina, TBM-EPB.
Correlations between TBM-EPB drive parameters and surface settlements using artificial
neural networks
The aim of the work is to study the application of artificial neural
network models to predict surface settlements and to define a hierarchy of TBM drive parameters
in correlation with their effect on surface settlement with the scope to improve the advancement of
the machine and for risk analysis/management purpose. In particular, a neural network model was
created and trained to predict surface settlements giving as inputs the excavation parameters of
the machine, the geometry and the geotechnical characteristics of the tunnel. Moreover, it was possible
to investigate the correlations between input and output by means of three different methods
proposed in literature. This method was applied to the case history of the stretch of Turin Metro
(Line 1) from Porta Nuova to Lingotto station.
Keywords: subsidence, settlements, artificial neural network, drive parameters, excavation parameters,
TBM-EPB.
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Aicardi Irene, Grasso Nives, Musci Maria Angela , Piras Marco - Ricostruzione geometrica 3D di blocchi di roccia mediante fotogrammetria low cost