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为获取挤压性围岩隧道二次衬砌施作时间,使二次衬砌施作可操作性更强,以变形速率限值为基础,对412个挤压性围岩隧道断面变形量测数据进行拟合和统计分析,得出不同变形等级的变形稳定时间范围值和施工期分阶段二次衬砌施作时机预测方法。具体结论为: 1)提出了基于变形速率判据的变形稳定时间预测方法,通过最优指数函数曲线拟合,实现稳定阶段变形量u稳和最终稳定时间t′稳的预测; 2)通过统计分析,确定了不同变形等级、不同跨度条件下变形稳定时间t′稳范围值,用于设计阶段初步拟定二次衬砌施作时机; 3)提出了施工期二次衬砌施作时机分阶段预测方法,根据实测20、30、40 d和稳定时的相对变形,可实现分阶段预测最终变形稳定时间; 4)经实测变形数据检验,采用二次衬砌施作时机分阶段预测方法所得预测结果可被工程所接受; 5)以分阶段变形稳定时间t′稳为判别指标的挤压性围岩隧道二次衬砌施作时机预测方法,可操作性强,能避免以变形速率为判别指标时的操作困扰,可直接服务于工程实践。 相似文献
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结合隧道工程施工的复杂性,依据新奥法的核心理念,提出了基于新奥法的隧道围岩变形动态监测方法。为了实时掌控隧道的围岩变形和支护结构的受力特点,通过采用各种测量仪器对围岩进行周边位移量和洞内拱顶下沉量的现场监测,研究隧道的围岩动态变化,并预测其最终的稳定时间。这将对隧道的安全施工和二次衬砌的时间安排等具有重要的指导意义。 相似文献
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在软弱围岩中修建隧道,围岩及隧道结构如初期支护和二次衬砌都遵循大变形理论,因此设计和施工都应该以"大变形"理论为指导,进行设计施工。通过大变形理论分析得出,隧道施工必须以"新奥法"隧道施工理论为指导,切实搞好隧道围岩预加固、分部、分台阶开挖,以确保软弱围岩隧道在施工过程中的安全,通过"大变形"理论为指导,加强监控量测,使得施工过程中整个隧道始终处于安全可控制状态。 相似文献
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公路隧道施工中控制隧道围岩在开挖后的变形,避免发生过大变形与破坏,为隧道二次衬砌争取时间是隧道施工中的关键问题。本文采用有限元数值模拟方法,模拟分析某一公路隧道的施工开挖过程,研究在不同的工况条件下,隧道围岩的稳定性,根据分析结果为隧道施工选择了合理的开挖施工方法,隧道典型断面的监测结果表明采用的施工方法能够满足开挖施工的安全及进度要求。 相似文献
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高速公路隧道的围岩变形特性 总被引:12,自引:2,他引:12
利用京珠高速公路几条隧道的监测资料,描述了公路隧道的围岩变形特性,并针对具体工程提出围岩稳定性的判别标准和二次衬砌最佳施作时机的选择,为高速公路隧道的施工提供了有益的经验。 相似文献
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风积沙隧道施工步距荷载释放与沉降控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为确定在水平旋喷桩加固体的作用下,隧道施工步距对抑制围岩变形、控制地表沉降的影响,对风积沙隧道进行三维数值模拟分析,通过计算分析隧道开挖的荷载释放来确定各施工步骤对围岩变形控制的影响,据此进行了不同上中台阶间距和二衬施做长度的比较分析,为工程实践提供有效依据,优化施工步距.计算模拟结果表明,在隧道施工过程中,超前支护和上台阶的开挖对控制沉降有着至关重要的作用,采用上台阶超前5m、二衬紧跟初支每环模筑长度为5m的施工方案,能相对较好地控制围岩变形及塑性区的发展,增强围岩稳定性. 相似文献
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本以元磨高速公路多座隧道的监控量测实践为依据,利用多种量测手段对围岩和支护系统的变形和受力状态进行监控,获取围岩的动态信息以指导施工,为支护体系的优化提供依据,并将量测位移用于反分析,预测由开挖引起的变形,以达到安全,经济施工的目的。 相似文献
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红层泥岩隧道围岩变形规律 总被引:1,自引:1,他引:0
为了解红层泥岩公路隧道围岩变形规律,对在建项目静宁隧道围岩变形进行了连续监控量测。数据分析结果表明:施工过程中红层泥岩变形过程一般遵循缓慢变形期一基本稳定期规律,具流变特性而无脆性变化特征,为隧道安全施工提供了依据,也为相近地质条件的公路隧道设计和施工提供了借鉴。 相似文献
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中和村隧道工程地质情况复杂,施工难度大,围岩级别为Ⅴ级,以全~强风化泥岩为主,隧道周边岩体自稳能力弱,需提前施作超前支护,初期支护须及时支护,以免产生过大的塑性变形,从而影响二次衬砌的正常施工,甚至出现工程事故。大变形软岩隧道的围岩变形规律与普通硬岩隧道的变形规律大不相同,而在变形-空间-时间效应复杂多变的情况下,隧道二次衬砌最佳支护时机的选择非常重要。该文通过对围岩蠕变特性的理论-位移公式计算和现场监控量测数据的回归分析,得出了该隧道围岩变形规律和二次衬砌最佳支护时机的参考范围。 相似文献
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通渝隧道围岩变形的神经网络预测 总被引:1,自引:0,他引:1
隧道新奥法施工中,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性,采用神经网络技术来预测其变形量,结果表明该方法简易、有效。 相似文献