公路隧道软弱围岩变形控制技术

十二栏杆坡隧道位于华丽高速公路第26、27合同段交界处,隧区地形起伏较大,地质条件复杂,隧区穿越断层、偏压、第三系始新丽江组二段砂质泥岩、变质岩等不良地质,不良地质段围岩易变形,在十二栏杆坡隧道施工过程中对围岩的岩性特征及变形机理进行了详细的记录;分析并采取相应的技术措施进行控制,特别是针对软弱围岩的变形控制技术,取得...     

深埋特长公路隧道围岩变形分析

深埋特长隧道地形、地质条件复杂、隧道埋深大,设计制约因素多,常伴有断裂带、破碎带、岩爆、突泥、涌水等地质灾害,给设计和施工带来了很大的盲目性。文章以深埋特长隧道财神梁隧道为研究对象,对隧道掌子面所揭露围岩岩体、结构特征进行调查、记录以及分析掌子面围岩等级,分析监控量测所得实际围岩变形案例,对不同级别不同地质条件下的围岩稳定性进行分析比较,总结分析深埋特长隧道围岩稳定性的特点及其影响因素,为设计和施工安全提供参考。     

公路隧道围岩变形规律及回归分析

基于G106国道的实测数据,讨论了拱顶沉降和周边收敛随掌子面掘进深度的变化规律,并利用回归分析进行了拟合。通过实测数据与拟合结果的对比表明:拱顶下沉与周边收敛均随着掌子面的掘进深度呈非线性变化关系。     

公路隧道围岩变形规律及回归分析

基于G106国道的实测数据,讨论了拱顶沉降和周边收敛随掌子面掘进深度的变化规律,并利用回归分析进行了拟合。通过实测数据与拟合结果的对比表明：拱顶下沉与周边收敛均随着掌子面的掘进深度呈非线性变化关系。     

基于Bayes-LSTM的公路隧道围岩变形预测方法研究

在公路隧道施工过程中,围岩的稳定性对隧道施工的影响较大。因此公路隧道围岩变形的监控量测与准确预测是保障隧道施工安全的关键。针对当前隧道围岩变形的预测精度较低以及泛化能力较差等问题,该文提出一种基于贝叶斯（Bayes）优化长短期记忆网络（LSTM）的方法,该方法首先对拱顶沉降和周边收敛的原始监测数据进行预处理,而后构建公路隧道拱顶沉降与周边收敛的初始LSTM模型,并利用Bayes优化模型中的超参数,最终得出预测结果。利用该模型对某公路隧道拱顶沉降和周边收敛进行预测,将预测结果以均方根误差为评价指标与神经网络（CNN）和支持向量回归（SVR）进行对比。预测拱顶沉降时,Bayes-LSTM模型的平均预测精度相较于CNN与SVR模型分别提高了1.0与1.26;预测周边收敛时,Bayes-LSTM模型平均精度相较于CNN与SVR分别提高了0.3与0.32。表明Bayes-LSTM模型的预测精度较高,同时其能在训练模型过程中对历史信息进行判断和取舍,极大地提高了时序数据处理的效率,为公路隧道围岩变形预测提供了新的思路和探索。     

大断面公路隧道围岩变形地质因素分析

新七道梁隧道是甘肃省在建的开挖断面最大的公路隧道,地质条件复杂.对隧道围岩收敛测量数据进行曲线分析,并从岩体质量、断层破碎带、不连续面空间位置、地下水、隧道埋深等方面分析它们对围岩变形的影响程度.结果显示:1)岩体质量与隧道开挖后围岩的变形成反比;2)断层破碎带区段围岩变形量大、持续时间长;3)隧道开挖与不连续面成逆倾向、大倾角时,围岩变形小;4)地下水引起围岩稳定性下降,变形增大;5)隧道埋深也是影响围岩变形的因素.     

隧道收敛变形监测及围岩特性参数反演

通过岭南高速公路分水岭隧道的现场收敛变形监控,对量测数据进行了曲线拟合和回归分析,据此研究了隧道围岩的稳定性,实时确定了合理的二次衬砌施工最佳时间.结合现场收敛观测数据,利用系统识别灵敏度分析理论开展了隧道围岩特性参数反演分析,确定了不同围岩类型的材料特性参数.研究结果表明:隧道开挖后围岩稳定性较好,未出现超出规范规定的异常变形;经反演分析可知,围岩材料特性参数均在规定范围之内,符合规范要求.     

膨胀性围岩公路隧道设计施工研究

膨胀岩隧道由于其特殊的工程地质特性,成为当今地下工程界最复杂的研究课题之一.结合依托工程大华岭特长隧道中出现的膨胀岩,提出了膨胀性围岩隧道的支护结构和施工原则.应用弹塑性模型对膨胀岩隧道支护结构和施工过程进行了数值模拟计算,结果显示支护结构的初期支护及二次衬砌主要应力均在安全范围之内.     

GM（1，1）模型预测变形局限性研究

将灰色系统理论GM（1,1）模型应用于路基工程进行变形预测,结合一工程实例阐述了该理论应用条件、建模方法,精度处理方法等,从预测结果和实测结果进行对比分析,指出了应用该理论对预测路基变形的局限性,对于开展路基变形的中长期预测,应慎用GM（1,1）模型。     

考虑围岩蠕变效应的隧道开挖变形分析

软弱隧道围岩无论在室内试验研究还是在实际工程中都表明其变形具有蠕变特性,容易造成围岩较大变形而使围岩失稳。本文依托张涿高速东马各庄隧道,对隧道开挖后围岩变形进行现场监测及分析,利用有限元软件采用西原正夫蠕变模型对隧道开挖过程进行数值模拟分析,并将现场实际量测值与数值计算数据进行比较,为隧道二衬设计时间的确定和施工过程的安全可靠性提供科学依据。     

高速公路隧道的围岩变形特性

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.     

隧道围岩变形预测预报方法研究

对当前隧道围岩变形预测预报的各种方法进行总结分类,从其原理出发进行系统阐述,阐明其优缺点、适用条件及工程应用情况,并就相关问题进行探讨,提出建议。     

改进MGM(1,N)模型在赛果公路隧道变形预测中的应用

依据MGM(1,N)模型建模机理,通过数学推导获得新的模型背景值,并利用该背景值建立改进的MGM(1,N)模型。将改进的MGM(1,N)模型应用于赛果公路改建工程隧道围岩变形的预测,并引入等维灰数递补概念,以保证预测信息及时更新。通过与实测结果比较,表明改进模型在预测精度和稳定性方面较之常规MGM(1,N)模型有一定提高,且当围岩变形速率下降时,其预测值能较好的收敛。     

基于小波神经网络的隧道变形预测模型研究

针对单一模型在隧道变形预测上精度不高的问题,提出了一种基于小波分析理论的神经网络模型,该模型克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷,通过将该模型与时间序列模型、Levenberg-Marquardt法BP神经网络模型、遗传神经网络模型预测的结果比较,可以看出小波神经网络在隧道的变形预测中网络结构更简单、收敛速度更快、预测精度更高。     

非等间隔灰色GM（1，1）模型的比较研究

对非等间隔观测数据预测的两种典型灰色处理模型进行了改进。结合算例，将其与多项式模型作了比较研究，得到了有益结果：难于判定两种典型灰色处理模型的优劣；两种典型灰色处理模型的精度低于多项式模型的精度。     

公路隧道开挖围岩稳定性数值模拟研究

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。     

灰色聚类评估法在公路隧道围岩分级中的应用

隧道围岩分级是隧道设计和施工的主要依据。以郴宁高速公路羊角脑隧道为对象,结合目前使用的《公路隧道设计规范》（JTGD70-2004）围岩分级法进行分析,揭示了其在指导隧道施工过程中的不足,针对其中的计算公式存在数学逻辑上的缺陷、地质勘查资料的具体代表性不高、修正系数选取偏差大、修正值在两级边界处取值主观性大等问题,引用灰色聚类评估法进行研究。研究结果表明:灰色聚类评估法能够较好地弥补规范的不足之处,具有有效性、校正性、适用性的特征。     

公路隧道软弱围岩大变形段注浆加固施工方法探究

在隧道施工过程中,经常会遇到软弱地质围岩,若不采用有效的施工方法,隧道施工安全、质量和进度很难保证,也必将使施工单位蒙受不必要的经济损失。通过对宕迭二级公路改建工程采古隧道软岩大变形段小导管注浆加固施工技术成功应用,确保大变形段施工顺利完成取得了良好的环境效益、经济效益和社会效益。此方法的核心技术内容主要为通过分阶段隔跳法进行注浆,提高了围岩的整体性及稳定性,降低了变形速率、减小了变形量;采用软岩大变形小导管注浆加固施工技术,实现了注浆加固与掌子面及上台阶开挖施工与注浆加固平行作业,减少了施工干扰,施工进度稳步提高;初期支护完成后进行小导管注浆加固,解决了岩体坍塌、掉块伤人的难题。     

基于GM（1，1）模型的高速公路边坡变形预测

基于边坡变形监测信息具有一定的灰色特征,应用灰色系统理论的原理和方法,建立了边坡变形预测等步长与非等步长GM（1,1）预测模型。采用GM（1,1）模型对衡桂高速公路某典型边坡段测斜管监测变形监测数据进行预测,预测结果与实测结果较为一致,表明了本文建立的灰色预测模型具有较好的可行性和适用性。     

公路隧道围岩松动圈的测定

由于公路隧道开挖断面面积大,并且在山岭隧道中一般采用新奥法和爆破开挖,导致围岩产生松动。利用超声波探测技术可有效地对松动圈进行测试,文中说明了探测方法。