基于BP神经网络的阿拉套山隧道围岩物理力学参数反演分析

为研究高寒地区设置中心深埋水沟单线铁路隧道的围岩力学参数问题,以兰新铁路新建博州支线阿拉套山隧道为工程背景,基于FLAC3D数值模拟软件联合MATLAB中的神经网络工具箱构建BP神经网络算法,建立隧道开挖位移正演和反演模型,对围岩物理力学参数作反演分析。通过对中心水沟开挖前的拱顶和拱腰监测数据做拟合分析,发现隧道变形已趋于稳定,反演过程不需考虑中心水沟开挖对围岩的二次扰动。以水沟开挖前的拱顶沉降值和拱腰收敛值作为输入函数,以围岩的体积弹性模量K、剪切弹性模量G、黏聚力c、内摩擦角φ、重度γ作为输出函数训练神经网络模型,利用训练好的模型进行所需参数的反演分析。将反演参数代入FLAC3D正演模型计算后,提取中心水沟开挖前的拱顶沉降值和拱腰收敛值,与中心深埋水沟开挖前的实际监控量测值相比较为接近。结果证明,围岩物理力学参数的反演较为合理,对于变形的预测较为准确,可为隧道后期工程的施工和优化设计提供参考。     

基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演

为在岩土工程设计和施工中获得更加合理、可靠的岩体力学参数,改善BP神经网络算法存在的收敛速度慢、依赖初值等不足,采用GA-BP神经网络方法,对隧道围岩力学参数反演进行了研究。依托江西省萍莲高速公路莲花隧道工程,选取右洞YK35+095～YK35+135段作为模拟对象,利用FLAC3D有限差分法,按照微台阶法开挖,构建三维数值计算模型;设计了25组围岩力学参数的正交试验,代入已建立的数值模型,得到系列拱顶沉降、周边位移以及地表沉降值,由此构造了神经网络的样本;采用遗传算法和神经网络相结合,其中遗传算法种群规模取值30,最大遗传代数取值25,交叉概率取值0.8,变异概率取值0.01,通过网络训练,得到了训练成熟的GA-BP神经网络,建立了待反演的围岩力学参数与位移之间的映射关系;将莲花隧道YK35+115断面实测的拱顶沉降、周边位移和地表沉降值,输入到已训练成熟的GA-BP神经网络模型中,输出得到围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角等参数。结果表明:采用GA-BP神经网络反演获得的围岩力学参数,代入到FLAC3D数值模型中正演计算,得到拱顶沉降、周边位移和地表沉降与现场实测值仅相差2.94%,3.16%和4.86%,误差较小;基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演方法精度较高。     

小间距隧道围岩力学参数正交设计反演

根据西康高速公路18标长哨段的隧道围岩收敛位移现场监测结果,利用正交设计理论,对该区段小间距隧道围岩变形特性及塑性区大小影响较敏感的力学参数进行了反演分析,获得了比较接近工程实际的围岩综合力学特性参数,即千枚岩的弹性模量、泊松比、凝聚力和内摩擦角,有效地克服了千枚岩难于取样和难以进行力学参数试验的困难。利用反演分析所获得的力学参数对长哨小间距隧道的施工过程进行了数值仿真,分析了该隧道施工期间围岩的应力与变形规律,给出了围岩稳定性评价,为小间距隧道工程设计与施工提供了具有一定参考价值的重要资料和信息。     

沙湾特长隧道软弱破碎千枚岩围岩参数敏感性分析与反演研究

为解决甘肃渭武土建试验2标沙湾特长隧道围岩软弱破碎、遇水软化以及强度低等使得围岩力学参数难以准确确定的难题,采用ABAQUS数值计算和正交设计方法进行参数敏感性分析,确定各参数对围岩变形的影响程度。基于粒子群优化的BP神经网络算法建立PSO-BP参数反演分析方法,并编制反分析程序。根据反演的参数进行数值模拟,分析围岩和支护结构位移、应力及塑性区分布情况。研究结果表明： 沙湾隧道围岩位移影响因素重要性依次为黏聚力c、泊松比μ、内摩擦角φ、弹性模量E;PSO-BP参数反演分析方法是一种有效的反分析方法,具有较高的精度。     

基于均匀设计的隧道围岩参数反演分析

根据油房湾隧道断面的实测位移,基于均匀设计方法进行了围岩力学参数的反演分析。反演分析考虑了隧道分期开挖及初次支护的全过程模拟,通过对反演参数的多水平数值模拟试验,以实测点量测位移与计算位移的平方差为评价指标,反演获得了油房湾隧道围岩的最佳力学参数组合,以用于隧道围岩稳定性预测和评价。     

浅谈BP神经网络力学参数反分析法的应用

通过现场原位滑坡试验,获取岩石的物理力学参数及滑坡体的深部位移和地表位移,将力学参数经过均匀试验设计,用于FLAC3D数值模拟计算,得到边坡开挖产生的深部位移,并建立BP神经网络,进行力学参数反分析,反分析值和真实值误差在5%~10%之间,用反分析获得的力学参数进行边坡开挖的FLAC3D数值模拟所获得的2号测斜管不同深度的位移与现场实测位移基本吻合。     

基于免疫算法的隧道围岩松动圈参数智能反演分析

在隧道施工过程中,由于围岩松动圈的复杂性和不可预见性,参数确定往往根据经验公式得到,不能作为设计的主要依据.按弹塑性理论进行设计与分析时,为确定这些岩体力学参数,从实际监测情况出发,根据掌子面的推进过程与监测位移间的变化情况,将监测位移进行弹塑性分离,结合生物免疫仿真系统和快速拉格朗日分析软件(FLAC)进行反演分析,利用量测信息反分析寻找最佳参数,将结果通过正向计算进行验证.通过比较反演参数与原勘测资料中的建议值,可对围岩锚固方案进行适当调整.通过对云岭隧道监控量测进行实际验算,所得结果与设定值吻合良好.表明该实施方案在处理非线性关系方面具有极强的能力,是一种行之有效、易于工程实际操作的考虑围岩松动圈的反分析方法.     

基于施工过程的隧道变形动态预测

基于大营脚隧道拱顶下沉监测数据,结合弹塑性位移反分忻理论,对大营脚隧道围岩的弹塑性参数进行反演分析;运用反演得到地层参数,对其他断面进行有限元模拟计算,并与实测位移进行对比,效果良好通过该方法可以对隧道下阶段的施工变形进行动态的预测.     

基于位移反分析的浅埋偏压隧道有限元模拟分析

为了更加准确地获取有限元模拟分析中围岩的力学参数,以广西隆林~百色高速公路某隧道为例,采用一种基于位移反分析的围岩力学参数选取方法。根据现场实测数据,采用BMP90位移反分析程序进行反分析得到等效弹性模量及侧压力系数,并在进行ANSYS有限元模拟计算时分别选用由反分析得到的等效弹性模量及侧压力系数和规范建议的取值,将最终计算结果与实测数据进行对比,结果发现基于位移反分析的计算结果与实测值较为接近,表明由反分析得到的围岩参数与工程实际更加吻合。研究内容能为隧道工程围岩力学参数的赋值选取提供一定的参考。     

粘弹塑性位移反分析在石林隧道大变形中的应用

本文利用石林隧道软岩大变形段现场监控量测数据,结合有限差分程序FLAC3D与BP神经网络,对石林隧道围岩大变形段流变参数进行反演分析,结果表明:数值反演分析结果与实测位移基本吻合。其中开尔文弹性模量EK为234.8MPa,开尔文粘性系数ηK为62.5MPa·d,麦斯韦尔弹性模量EM为247.3MPa,麦斯韦尔粘性系数ηM为5782.6MPa·d。因此利用软岩隧道围岩拱顶沉降以及周边收敛的位移监测值所进行的位移反分析,是一种准确获取流变参数非常有效且实用的方法。     

软弱围岩隧道施工过程围岩参数反演及仿真分析

本文结合软弱围岩隧道施工实际,利用数值分析软件FLAC3D和数学分析软件MATLAB进行围岩参数反演计算,确定出隧道围岩力学参数;基于反演计算得到的围岩参数建立数值仿真模型,可预测隧道围岩的变形和受力。     

考虑边坡位移信息的山岭隧道信息化施工应用

本文基于信息化施工的基本原理,结合公路隧道施工建立了公路隧道信息化施工模型。并以山西闻(喜)—垣(曲)高速公路中条山隧道左线进口为例,通过已有隧道施工量测信息和洞口边坡位移监测信息对围岩参数进行了反演,并以反演参数对后续施工过程中的围岩变形进行了预测。通过比较围岩变形预测值与实际测量值,验证了公路隧道信息化施工模型的有效性,同时也结合工程实际分析了误差及产生原因。     

基于岩体质量指标的隧道围岩压力计算方法

通过对现行规范提供的围岩物理力学参数的系统分析,结合公路隧道建设实践经验,提出了给定地质及时间条件下隧道基本稳定跨度的概念及确定方法,据此建立了基于岩体质量指标的隧道围岩压力计算公式。该公式首次将围岩压力与围岩质量指标及其物理力学参数紧密联系起来,使之随围岩质量指标连续变化,克服了传统计算方法不连续的问题。分析表明,本方法的计算结果与传统方法及工程实践经验较为吻合,对隧道设计、施工及研究具有较大参考意义。     

正交设计试验在岩石高边坡参数反演中的应用

利用FLAC^3D强大的FISH语言编程功能,对边坡稳定性分析中岩体力学参数进行反演,将正交设计、差分法和神经网络方法结合,构建新的边坡岩体力学反分析模型,为确定边坡岩体力学参数开辟了新的思路。     

山区城市环境下节理围岩小净距隧道施工力学研究

以重庆东水门长江大桥和千厮门嘉陵江大桥渝中区连接隧道为依托工程,在室内岩石力学试验的基础上,结合工程地质分析和公路隧道设计规范,选取比较符合工程实际的节理围岩参数,且基于二维离散元软件UDEC建立节理围岩小净距隧道数值模型,并对其施工力学效应进行研究,详细分析隧道围岩的位移及应力变化特征、隧道开挖对上覆建（构）筑物的影响等。此外,还对隧道施工支护方法进行优化分析。     

集对变权法在公路隧道围岩分级中的应用

隧道围岩分级是通过一些实测指标,将隧道工程地质条件和岩体力学性质参数相结合,通过对围岩的地质分级,为工程设计、支护衬砌、建筑选型和施工方法选择等提供参数和依据。基于现场调查资料和室内外试验成果,对隧道围岩进行等级划分。针对公路隧道围岩分级的复杂性,以集对论为基础,进行了同、异、反分析,在确定隧道围岩分级指标和评价类别的联系度后,建立了集对分析模型。从隧道围岩分级的特点出发,给出了一种局部惩罚—激励型变权确定方法,并与所建的集对分析模型相结合,采用联系数最大原则,提出了变权综合方法,使得评价结果更加客观科学。     

基于BP神经网络高风险隧道围岩判定模型的研究

针对铁路高风险隧道地质围岩复杂性、突变性的问题,基于BP神经网络构造了以岩体完整性系数、岩体质量指标、结构面强度系数、岩石单轴饱和抗压强度和地下水渗流量5个参数,进行高风险隧道围岩级别判定模型的研究。通过该模型对相关数据进行学习、训练以及回判和预测,实现判定围岩级别和实际围岩级别基本一致。     

隧道围岩收敛变形监测及稳定性研究

采用大型数学软件Matlab对监控量测数据进行回归分析等数学处理,找出监控量测数据之间的相关性并模式化为量测曲线和数学方程,使经过数学处理后的数据能有效反映围岩发展趋势及最终位移量。根据得到的岩性参数进行水平划分,得到各水平参数并进行正交组合进而得到试验方案。通过采用数值模拟软件Midas/GTS模拟各试验方案下围岩的最终位移量,由此得到神经网络的训练样本数据库。然后通过Matlab编制的岩性参数反演程序进行反分析,得出该段岩体的等效岩性参数。最后利用Midas/GTS正演计算,得到隧道在开挖支护后围岩的应力-应变分布和最终位移值,以此来评价围岩稳定性。     

大跨扁平公路隧道稳定性位移控制基准研究

大跨隧道安全位移基准控制值与施工工法关系密切,而既有成果和规范对此研究不足。根据特征曲线法,探讨隧道极限位移、容许位移和预警位移3个控制指标之间的相互关系;提出公路隧道极限位移确定方法,即采用有限元方法,对规范给出的同一级别围岩的物理力学参数按照高、中、低位进行抽样组合计算,所得支护位移值域按照t分布进行数理统计,按概率密度曲线98.75%的保证率确定最大和最小值,并将该值作为同一围岩级别下考虑分部开挖工法的全域最优解,该最优解可作为隧道安全位移基准控制值。依据该方法,给出CRD工法下3车道公路隧道在Ⅳ、Ⅴ级围岩和4个埋深区间下的极限位移建议值。     

基于锚杆受力分析的软岩隧道变形规律及柔模支护技术

研究支护状态下围岩变形范围及其位移量将为合理确定软岩隧道开挖的预留变形量及其支护方案提供重要的理论依据。通过将隧道围岩简化为理想弹塑性介质,在围岩中布设全长锚固锚杆。基于锚杆与围岩的协调变形原理,建立杆体与其周围岩体相互作用的力学模型,分析锚杆表面摩阻力及轴力的分布规律,并根据杆体的静力平衡条件,推导出杆体与岩体相对位移为0的中性点位置及其最大轴力值,讨论初期支护条件下隧道围岩的塑性区及破裂区的厚度计算公式及其影响因素;综合考虑隧道表面围岩变形过程中的塑性位移和破裂区岩体的碎胀变形位移,提出隧道表面围岩的位移公式及预留间隙柔模支护技术,进而定量分析榴桐寨软岩隧道的围岩位移及其预留变形量。结果表明：通过锚杆轴力可以反演分析隧道围岩的变形范围,确定围岩稳定后的最终位移量;柔模支护结构能够大量吸收大变形软岩的变形能,且具有适当的刚度抵抗围岩的有害变形,研究成果可为合理设计软岩隧道的开挖及支护方案提供新的思路。