钻速是衡量掘进机工作性能的关键参数之一。采用DOE建模技术,以钻速作为目标变量,以刀盘扭矩、千斤顶推力、刀盘转速、螺旋机转速等主控参数作为设计变量建立二次回归函数,得出钻速的预测函数。通过拟合判定系数、修正判定系数和均方根差对回归函数的误差进行判定,研究不同的样本数据采点方法对拟合精度的影响。构建优化数学模型,采用二次规划算法求解不同样本数目下的极值,有效地实现了掘进性能的提升。

掘进机对开挖软岩到中等强度的岩层具有独特的能力和灵活性,因此广泛应用于地下采矿和隧道作业中,对设备的生产能力准确预测是掘进机成功应用的关键问题之一。从试验法、经验法和人工神经网络方法 3个方面,介绍现有的掘进机性能预测模型及其建立背景。通过掘进机瞬时生产率的主要影响因素和统计数据,可进一步完善性能预测模型,并为设备选型和成本估算提供一定的依据。