覆土されたシールドトンネルの土壌の浮力は、その浮力安定性に重要な影響を与えますが、現在、異形シールドトンネルの浮力抵抗に関する研究はまだ限られています。本研究では、数値シミュレーションと機械学習を組み合わせて、異形シールドトンネルの浮力特性を研究し、異形シールドトンネルの幾何学的形態をまとめ、形状係数を導入しました。Plaxis3D有限要素ソフトウェアを用いて、形状係数、埋設比、トンネルの最長水平長さ、内部摩擦角、粘着力、土壌浸水体積密度の6つの重要なパラメーターのシミュレーションを行い、これら6つのパラメーターが異なる条件下で浮力に与える影響を調査しました。また、XGBoostおよびANNの機械学習方法を用いて、数値シミュレーションの結果に基づき各パラメーターの特徴の重要性を分析しました。結果は、トンネルの形状が円形に近づくにつれて覆土の浮力が低下し、他のパラメーターは逆の傾向を示すことを明らかにしました。埋設比、内部摩擦角、トンネルの最大水平長さ、粘着力、土壌浸水体積密度および形状係数は、浮力に対する影響の特徴重要度が減少する傾向を示しました。

異形トンネル;シールドトンネル;浮力抵抗;数値シミュレーション;機械学習