城市盾构隧道施工地表沉降BP神经网络预测应用研究

基于成都轨道交通17号线明光站—九江北站区间的相关监测数据,采用了回归分析方法,利用Matlab拟合Peck法中的相关参数,对DK68+849,DK68+869断面的地表沉降进行了预测分析。同时,通过建立BP神经网络模型,调整相关的网络设置参数来调整模型的MSE值,最终得出最佳预测模型,利用训练出的BP神经网络模型对地表的最终沉降量进行了有效的预测。     

基于BP神经网络算法的矩形顶管施工地表沉降预测研究

顶管施工过程中的地表沉降预测对保证施工安全、保护周边环境具有重要意义和作用。应用BP神经网络算法,建立了某淤泥质黏土层矩形顶管工程地表沉降数据预测模型,通过监测数据验证,结果表明预测值与实测值拟合程度较高,从而得到地表沉降规律,为施工提供帮助。     

盾构施工引起的地表沉降预测及其敏感性分析

盾构施工会扰动地层引起地表沉降,导致地表建筑物倾斜、开裂或是倒塌,地下管线被破坏。因此,盾构施工时有必要对地面沉降进行预测和敏感性因素分析。本文结合某地铁区间的地质资料利用支持向量机建立数学模型,对盾构施工引起的地表沉降进行预测,并与BP神经网络模型的预测结果进行对比。最后,利用灰色关联分析理论对地表沉降进行敏感性分析,为盾构施工提供参考依据。     

地铁盾构隧道施工引起地表沉降机制及数值分析

针对黄土地层中盾构施工引起地表沉降问题,通过理论分析和数值模拟方法,探讨了盾构隧道地表沉降机制,分析了盾构隧道地表沉降预测解析方法,研究了等代层模量与土舱压力对地表沉降槽宽度和最大沉降量的影响。研究表明:盾构隧道施工工艺中,土舱压力和等代层是主要影响地表沉降的因素,然而,盾构施工地表沉降预测方法中未考虑这两个因素的影响。土舱压力与等代层模量对地表最大沉降量影响较大,对地表沉降槽宽度和范围影响较小。在实际盾构隧道开挖施工过程中土舱压力应在0.8~1.2倍静止土压力之间,对地表最大沉降影响较小。研究成果对完善盾构施工地表沉降预测方法和施工工艺具有一定的理论价值。     

盾构隧道施工地表沉降数值分析研究

隧道施工引起的地层损失所导致的地表沉降变形预测和控制，是隧道工程领域重要的研究课题之一。以盾构隧道开挖引起地表沉降变形为研究对象，采用有限元数值分析软件模拟盾构隧道施工过程，分析盾构隧道引起的土体应力场、位移场变化，对比分析不同的地层损失、不同的土体本构模型、土体排水和不排水条件下隧道施工引起的地袁沉降变形规律，并进行了不同影响因素的敏感性分析。结果表明，地表沉降槽近似正态分布曲线，地表沉降的主要影响因素依次为隧道埋深、内摩擦角、压缩模量、粘聚力和泊松比；提出了盾构隧道施工引起的地表沉降计算模型，并采取有针对性的措施来减少地表沉降，减小对周围环境的不良影响。     

杭州地区某盾构区间施工地表变形预测参数的分析与确定

以杭州地铁某盾构区间隧道施工为背景,分别对盾构隧道上浮和盾构隧道水平2种工况建立计算模型,并计算盾构掘进施工引起的地表沉降,在每种模拟工况计算中取不同的地层损失率对地表沉降进行计算。将不同工况、不同地层损失率的计算结果与实测数据进行对比分析,并利用Peck公式计算结果进一步确认,以确定不同工况下的地层损失率:盾构隧道上浮工况下地层损失率约为1.9%;盾构隧道水平工况下地层损失率约为1%。以期为杭州和其他地区盾构施工引起的地表沉降预测提供参考。     

盾构法双管隧道施工引起的地表沉降预测及特征分析

盾构法双管隧道施工产生的地表沉降预测方法按照不同的分析原理,可归纳为半经验分析法、理论分析法和数值分析法。分析了各种方法的优缺点,搜集国内外41条双管盾构隧道工程的地表沉降实测曲线,通过对曲线分布形态及其成因的分析以及地表最大沉降值数据的归纳整理,总结了双管隧道施工地表沉降分布的3大特点,即:1)地表沉降曲线主要呈现"单峰"和"双峰"2种形态,双管隧道间距及埋深是决定曲线形态的重要因素;2)影响地表沉降曲线形态的因素主要为地质和环境因素以及施工因素;3)地表最大沉降值与隧道埋深、双管隧道的间距、地层条件以及采用的盾构方法等均有密切的联系。     

土压平衡盾构施工引起公路地表沉降分析

该文针对沈阳地区的水文地质特征,采用岩土工程分析软件MIDAS-GTS,基于Mohr-Coulomb本构模型理论,考虑砂土体的线弹性变形特征,建立了隧道开挖过程的二维及三维模型.通过地表沉降横向和纵向规律分析,发现：盾构法隧道施工过程中地面沉降与隧道覆土厚度H,盾构外径D,以及相对埋深H/D有关;隧道地表土体的水平向位移隧道中心处最小,随着覆土厚度的加大,水平位移影响区域也逐渐变大;地表最大沉降量随着覆土厚度与隧道外径之比H/D的增大而减小.     

试论盾构隧道施工地表沉降规律及控制措施研究

在使用盾构法进行隧道施工时,常常会导致隧道上部的地表出现沉降,并在隧道的运营过程中,这种沉降现象依然会持续发展,对隧道的地下设施以及隧道四周的地面建筑都会造成较大的影响。所以,降低施工对周围土体的干扰,分析隧道施工时地表的沉降规律至关重要。基于此,对盾构隧道施工地表沉降规律以及控制措施进行探讨研究。     

地铁隧道盾构施工地表沉降的预测分析

总结并分析了地铁区间隧道采用盾构法施工中引起地表沉降的规律、过程及原因,同时介绍了以经验法为主且目前广泛应用于变形分析的peck沉陷槽预测公式,并结合我国某城市地铁隧道的修建过程中产生的地表沉降现象,验证了该分析方法的实用性和可借鉴性。     

盾构隧道施工引起的土层分层沉降规律实测研究

为了获得北京地区盾构隧道施工引起地层位移的实测资料,并分析不同布置下双线盾构隧道引起的沉降特征,以北京地铁8号线二期工程为依托,分别在双线盾构区间隧道的平行段和交叠段设置分层沉降监测断面,研究盾构施工引起的不同深度处地层沉降规律。分析表明:北京典型地层不同深度的沉降槽曲线可用高斯分布来描述,沉降槽宽度随深度的增加不断减小;不同深度处,盾构到达监测断面前、超过监测断面1倍埋深距离、后期沉降这3部分大致各占总沉降的1/3;对于双线交叠盾构隧道,当先开挖下面的隧道再掘进上面的隧道时,沉降槽整体变深;北京典型地层条件下(地下水位以上),不同深度处沉降槽对应的地层损失率基本不变;施工中,盾构停机会使地层损失率和沉降量明显增大。     

地铁盾构法施工对地表变形的影响分析

为研究地铁盾构法施工对地表沉降的影响情况,利用盾构施工现场监测数据结合三维有限单元法数值模拟对地表沉降的变化情况进行研究。根据监测数据结果,明确施工推进时对纵向地表的影响范围,横向监测数据随着盾构不断推进的变化规律。利用ABAQUS软件,以实际的地层参数、施工参数等及相应的地面沉降数据作为样本,建立三维有限元模型,与施工中的地表沉降监测值进行对比,计算结果基本满意。现场监测沉降值在允许范围之内,模拟值和实测值比较接近,为预测地表沉降提供参考。     

基于BP神经网络方法的岩溶隧道突涌水风险预测

为了准确预测岩溶隧道突涌水风险等级,以降低隧道施工过程中突涌水事故的风险,在参考相关文献的基础上,统计研究及综合分析岩溶隧道水文地质条件,选取不良地质、地层岩性、地下水位、地形地貌、岩层倾角和围岩裂隙6个主要因素作为岩溶隧道突涌水风险评价指标。在不同水文地质条件下,影响因素的权重有较大差异,为避开影响因素权重分析,运用BP神经网络方法对岩溶隧道突涌水风险进行评估。在对突涌水风险评估基础上,结合超前地质预报,优化隧道施工开挖支护方案。在工程应用中,运用BP神经网络方法,对某隧道进行突涌水风险评估,结果与实际施工情况较一致,并结合超前预报提出合理的支护方案,避免了隧道突涌水事故的发生,以期为岩溶隧道突涌水风险预测提供借鉴。     

基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测

以高速公路交通流预测为研究对象,建立了基于BP神经网络的参数动态修复交通流预测模型。以高速公路宏观动态交通流模型为原型,利用分段辨识法分析了高速公路交通流特性。对BP神经网络层数和神经元的确定,以及转移函数的优化选择进行了深入研究,并给出了基于BP神经网络交通流预测模型的建模方法。对西宝(西安-宝鸡)高速公路交通流实时数据进行了采集、建模和仿真。通过仿真结果与实际结果比较,验证了该模型具有较高的可信度。     

盾构隧道壁后注浆压力对地表沉降及围岩变形的数值模拟研究

以某地铁工程区间隧道为例，采用通用的FLAC程序对盾构区间隧道施工在不同注浆压力条件下引起的地表沉降及围岩变形进行了数值模拟研究。根据该分析结果，综合考虑在工程地面条件允许的沉降范围内，提出了合理的盾构施工同步注浆压力及相应的控制沉降措施。     

双圆盾构法隧道地表沉降的半理论半经验预测

该文从工程实践出发,对用于计算双圆盾构法隧道地表沉降的地层损失,提出了一种考虑了DOT工法施工特点的半理论半经验计算模型。用该模型采用peck法进行了地表沉降的计算,并同工程实测数据进行了对比。结果表明,实测结果同模型预测相对误差可以控制在工程允许的范围内。     

人工神经网络在预测软基沉降中的应用研究

依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了BP神经网络预测最终沉降量模型,利用已建高速公路沉降数据,进行了软土地基最终沉降量的预测,取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,计算精度高,泛化性强,简便易行,因而具有广泛的工程使用价值和广阔的工程应用前景。     

基于BP网络动态预测预报轻轨隧道围岩位移

分别利用ANSYS有限元程序动态施工反演分析方法和BP网络的方法,进行轻轨隧道围岩的位移预测预报,计算结果表明,基于BP网络的方法不仅克服了有限元反演分析方法的不足,而且能综合考虑隧道围岩节理、裂隙等对围岩位移的影响,为适时地进行围岩支护提供理论依据。     

带偏差单元BP神经网络土体灌浆压力预测

灌浆压力是土体灌浆加固的重要参数。基于神经网络非线性映射特性,分析土体灌浆压力主要影响因素,建立符合一般工程判断和决策思维的BP网络预测模型,并引入偏差单元对其结构进行改进,实现了快速收敛,较高精度得出灌浆预测压力的具体数值。预测结果与室内灌浆试验压力对比表明,带偏差单元BP神经网络的土体灌浆压力预测结果具有较高准确性和一定的实用意义。     

盾构施工工艺对铁路路基沉降影响的数值分析

以福州市轨道交通1号线下穿福州火车站铁路工程为依托,采用MIDAS/GTS有限元软件对双线盾构隧道进行分步施工模拟,揭示主要施工参数对路基沉降的影响规律。分析表明:路基预加固能有效减少下穿过程中路基的沉降量;土舱压力采用1.2~1.5倍土压力、注浆压力采用1.1~1.2倍土体自重应力对减少路基沉降效果较好;保证盾尾注浆率对减少路基沉降影响有显著效果。