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.     

高地应力条件下软岩隧道大变形数值模拟

隧道围岩稳定性问题一直是岩土工程的一个重要研究内容,而围岩稳定性评价结果的正确与否直接关系到地下工程的成败。为了研究高地应力条件下,隧道软弱围岩在不同侧压系数和埋深条件下的变形规律,探讨围岩动态变化趋势,文章采用能描述岩体大变形特征的有限差分软件FLAC3D,对依托隧道工程Ⅱ类围岩典型断面进行了模拟仿真分析,结果显示:①在埋深一定的情况下,随着侧压系数的增大,隧道围岩位移量变化均呈现出先增加后减小的趋势。其中底鼓对侧压系数的变化最为敏感,水平收敛次之,拱顶下沉相对较弱;②随着埋深的增大,隧道围岩位移量均有不同程度的增加。研究结果用于云岭隧道围岩稳定性分析是非常有效的,可为后期隧道支护设计和施工提供参考。     

模糊推理的综合评判系统在隧道围岩智能分类中的应用研究

利用模糊综合评价原理建立数学模型,结合相关专业知识、专家经验和人工智能的理论、方法,形成基于自组织神经网络检索机制及模糊数学评判的模糊推理综合评判系统。通过处理决策中的不确定信息,对受诸多因素影响下围岩变形的复杂特性给予定量表达。根据不同地质条件快速得到分类结果及相应的支护方案。在对云岭隧道围岩进行分类研究中,得出的围岩类别与实际围岩类别比较吻合。