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公路隧道围岩分级中存在问题的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
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结合江西武吉高速公路隧道15个典型断面的监测信息.分析围岩压力和锚杆轴力的稳定值和稳定时间变化规律.结果表明,锚杆未能充分发挥支护作用,应加强锚杆锚固力;隧道位置、施工方法及围岩级别对围岩压力和锚杆轴力的稳定时间有影响.利用围岩压力经验公式计算值与实际监测值进行比较,分析了经验公式对实际隧道工程的适用性.结果表明,深浅埋法计算值比实测值大;系数法和普氏法计算值与实测值相近,但计算结果有赖于参数的选取;泰沙基法计算深埋隧道的围岩压力误差较大.考虑隧道埋深和围岩级别的影响,获得围岩压力与隧道埋深的乘幂关系,以及围岩压力与围岩级别的指数拟合公式.通过监测数据获得的一些规律性结论,可为隧道结构设计和结构计算提供参考. 相似文献
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围岩分级是隧道设计中的重要内容,也是新奥法隧道设计的基础资料.目前隧道设计规范中对岩石隧道的围岩分级有明确的参数指标,可以方便地确定岩石围岩的级别,但黄土围岩的级别划分没有相应的参数指标,而岩石围岩的参数指标几乎完全不适用黄土围岩.通过查阅大量的国内黄土工程资料,并对其在黄土隧道方面的适用性做了具体的分析,提出了黄土隧道围岩级别划分的参数指标,对黄土隧道的设计和施工具有重要的参考意义. 相似文献
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高地应力围岩分级方法适宜性分析探讨 总被引:1,自引:1,他引:0
目前我国的隧道建设逐渐向着埋藏深、长度大、难度高等特点发展,围岩分级工作显得越来越重要.在特殊地质环境下,采用围岩分级方法其分级结果会有所偏差.文章以扁担垭隧道为例,分析了其地应力状况和围岩分级结果;总结了通常的围岩分级方法在深埋藏、高地应力隧道中的适宜性,及其产生偏差的原因,并结合其它学者的研究成果,对围岩分级方法进行了分析探讨. 相似文献
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基于高斯过程机器学习方法的隧道围岩分类模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有围岩分类方法的局限性,基于工程实例,利用分类性能优异的高斯过程机器学习模型建立围岩类别与其主要影响因素之间的非线性映射关系,进而提出一种基于高斯过程的隧道围岩分类模型,实现不同情况下围岩分类的合理识别.将该模型应用于川藏公路二郎山隧道围岩分类,研究结果表明,隧道围岩分类的高斯过程机器学习模型是科学可行的,与人工神经网络模型、支持向量机模型相比较,该模型具有参数自适应化的优点,能方便快捷地给出合理可靠且具有概率意义的围岩分类评价结果,可对围岩分类结果的不确定性或可信度进行定量化评价. 相似文献
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偏压浅埋隧道洞口施工技术 总被引:6,自引:1,他引:5
对于偏压浅埋隧道,由于施工工序的复杂性和围岩应力分布不均匀性,增加了该类隧道的施工技术难度.某隧道进口段围岩破碎、节理发育,上部最小覆盖土层厚度为4.5 m,由于采用了进洞口围岩预加固、台阶法预留核心土开挖、洞内围岩超前加固等施工技术,使得工程顺利完成. 相似文献
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基于灰色-马尔可夫链的隧道围岩变形预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
隧道工程施工中,围岩变形是一种常见的工程问题,当变形量达到一定数值时,会影响工程质量,给施工人员带来安全隐患,延误工期.因此,隧道围岩变形预测是保证施工安全,以及工程质量的重要措施.隧道围岩的变形在受到地质构造、地层岩性、应力场、地下水、开挖方式等多种因素的综合影响下,具有时间序列的单调增长性和随机性的特点,针对该特征,将灰色模型预测方法和马尔可夫链概率转移方法结合起来,建立灰色-马尔可夫链模型对围岩的变形进行预测.该预测方法是利用GM(1,1)模型的预测数列增长的特点,来预测围岩变形的宏观发展趋势,在此基础上应用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过对状态的划分、实测值与灰色拟合值的绝对误差及相对误差等指标的分析,对围岩变形的发展趋势进行更为精确的预测.通过两水隧道算例,隧道围岩变形的计算结果与实测值吻合较好,表明所建立的灰色-马尔可夫链模型是正确的,在隧道围岩变形预测中具有广泛推广应用价值. 相似文献
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基于ADECO-RS工法城市浅埋隧道施工相关技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
以北京地铁五号线区间隧道为依托,以数值分析方法作为分析手段.研究了ADECO-RS工法在城市浅埋隧道设计与施工中应用的可行性.研究表明,当地面沉降控制标准不是十分严格时ADECO-RS工法可以应用于城市浅埋地下工程;但是对于地面沉降控制标准非常严格的情形,隧道施工方法必须综合考虑核心围岩加固和隧道周围围岩加固.核心围岩、仰拱围岩的注浆加固作用机理以及相关技术问题的研究,为基于地层位移控制的浅埋隧道设计与施工提供了理论基础. 相似文献
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对于节理发育的破碎围岩隧道工程,根据开挖面的节理发育情况对围岩稳定性作出快速判断是至关重要的.文章以宁波象山港大桥接线段的茶园里隧道右线为例,通过对该隧道右线YK21+670~YK21+718段围岩节理发育特征的精细化描述和统计分析,确定了该段围岩的优势节理面,并在此基础上利用赤平投影解析法进行了围岩块体稳定性分析,得出了围岩块体滑移形式及块体的受力状态,并与数值计算结果相互验证,确定了可能发生失稳的块体,明确了加固区域,对有效保证隧道开挖施工安全有重要意义. 相似文献
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基于人工神经网络的梅关隧道围岩级别判别 总被引:1,自引:0,他引:1
隧道围岩分级是隧道结构设计的前提工作,也是确保隧道施工安全的关键技术.文章应用神经网络的联想记忆功能,以隧道围岩5个级别作为训练标本,建立隧道围岩与分级指标岩体完整性、岩块强度特性、结构面间的平均距离、结构面状态、岩体的水力条件和地应力场状态之间对应关系的BP判定模型,并将分级结果与模糊系统分级和地质勘查分级法进行对比,效果良好.利用人工神经网络模型为隧道围岩分级提供了一条新途径. 相似文献
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