基于MSR算法的公路隧道围岩分级方法

隧道围岩分级是隧道设计与施工的基础,直接影响隧道安全与运行。为实现对隧道围岩进行快速、准确地分级,基于机器学习中softmax回归线性分类模型,构建多分类softmax回归分级方法（MSR）。首先,综合考虑岩石坚硬程度、岩体完整程度、结构面产状、地下水状况、节理风化状况及初始地应力状态6项分级指标,并对其进行量化;其次,采用argmax函数作为决策函数,建立多分类器;然后,给定专家修正训练样本,利用python语言编写程序,学习最优判别函数,同时比较不同学习率下模型的精度;最后,导入测试集数据,经过模型自动演算,得出合理的围岩分级结果。结合那丘隧道BQ法对围岩进行分级。研究结果表明：(1)该算法具有可行性和较高的准确率,证实了将机器学习应用到隧道工程中可以提高工程施工效率;(2)与二分类器相比,多分类器能更好地解决围岩分级问题;(3)当学习率为0.01时,模型的分类性能最佳。     

基于多尺度区域网格的公路车辆自动检测识别

提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法用于检测识别特定公路段行驶的车辆.特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远.用不同的N值对不同距离处公路宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格.由于模型图像采样网格密度也由N值决定,利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配.     

隧道岩溶突水危险性模糊多模型组合评价研究

评价隧道突水危险性对于保障岩溶地区铁路工程施工、运营安全具有重要的现实意义。针对评价过程中主控因素的多源性以及不确定模糊性,将模糊可变评价模型应用于岩溶地区隧道突水危险性评价中。首先,通过收集大量隧道突水灾害资料,提取突水主控因素并建立指标体系,该指标体系包括可溶岩成分、岩石结构、岩性特征、断层性质、断层宽度、褶皱构造...     

长大隧道快速施工关键控制技术

某铁路隧道全长3912m,为一次性建成双线电气化铁路隧道,复合衬砌。隧道穿越的地层岩性主要为太古界太华群片麻岩夹片岩和燕山期花岗岩。片麻岩岩石极限抗压强度为86.6Mpa     

基于K-Means聚类模型的隧道施工安全风险评价方法及应用研究

隧道施工安全风险受到多方面因素影响,对于风险信息的深度挖掘是提高风险评价结果准确性的有效途径。将K-Means聚类算法引入到传统LEC法的综合计算中,建立了基于K-Means聚类的隧道施工安全风险评价模型。首先,通过WBS-RBS法识别隧道施工全过程中的风险,并构建风险事件集;然后,将事故发生可能性、人员暴露时间和事故后果严重程度作为隧道施工安全风险评价指标,利用语言型多属性决策法把风险评价信息转化为数据集,采用K-Means聚类算法对数据集进行处理,基于聚类结果确定事件风险等级;最后,将模型应用于文笔山1号隧道洞口工程施工风险分析中。结果表明：所建模型风险评价结果与现实相吻合,分析结果可为隧道施工风险控制提供决策参考。     

基于多尺度区域网格的公路车辆自动检测识别

提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法用于检测识别特定公路段行驶的车辆．特点是不用对摄像机进行标定，使用方便，算法简单，运算速度快，识别距离远．用不同的N值对不同距离处公路宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格．由于模型图像采样网格密度也由N值决定，利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配．     

二广高速公路怀集至三水段楠木坑隧道围岩分级评价

根据楠木坑隧道围岩岩性特征、岩石强度、岩体完整程度、岩体结构特征、地下水发育程度、物探解译异常带,采用以[BQ]值法分级为基础结合围岩岩体定性特征评价的综合评判方法,对楠木坑隧道围岩分级进行了分析评价,得出了楠木坑隧道围岩分级结论,其结果为该隧道设计、施工提供了依据。     

振动台试验过程中基于加速度响应的动力特性识别

在一组不同构造类型桥墩抗震性能研究的振动台试验研究中,采用了基于白噪声激励的频率识别方法和直接基于加速度时程响应的频率振型识别方法,对各个试件的动力特性结果进行了研究．与常规振动台试验过程中的动力损伤识别方法不同,建议采用时域随机子空间方法进行结构频率振型的识别．另一方面,针对本实验研究中的桥墩,采用单自由度模型对不同简化程度的模型进行了动力特性比较．分析结果表明：采用动力特性识别方法是合理可行的．     

非共面双裂隙层状岩石破坏特征及工程应用

为了研究层状岩石在预存裂隙作用下的破坏机理,基于颗粒离散元理论,构建能反映岩石各向异性特征的数值模型. 基于该模型,系统研究了含非共面双裂隙层状岩石在单轴压缩条件下裂纹的产生与演化规律,并揭示了双裂隙层状围岩中隧道开挖后岩体的破坏模式. 研究结果表明:存在预制裂隙的岩石,其抗压强度值小于相同条件下的完整岩石,但岩石强度与层理面倾斜角度的关系曲线仍呈U形分布;竖向加载时,试样的破坏形态同层理面倾斜角度（β）与预制裂隙倾斜角度（α）间相对大小有关. 当β < α时,岩石的破坏受预制裂隙控制;当β > α时,岩石的破坏可分为预制裂隙与层理面共同控制与层理面控制两类;隧道围岩的细观破坏模式也与β、α的相对大小有关,但破坏区域均集中在洞周两侧垂直于层理面的一定范围内.      

基于BP神经网络法某公路隧道围岩稳定性研究

如何简单、高效、准确地对工程岩体进行分类是一个具有挑战性的研究课题,也是现场施工的迫切需求,特别是某些特定的地下工程。以江西某公路隧道为研究对象,结合该地区实际所处的地质环境,选取不连续结构面状态及充填情况、岩石单轴抗压强度Rc、岩石质量指标RQD、地下水渗水量W和洞轴线与层状岩石的夹角θ这五个指标作为评价因子,建立了基于BP神经网络的公路隧洞围岩分类模型,成功地对公路隧道围岩等级进行了评级,取得了良好的评价效果,为公路隧道围岩的快速分类提供了依据。     

基于因子分析法的边坡稳定性评价指标权重

为快速评价边坡的稳定性,以汤屯(汤口-屯溪)高速公路44个典型边坡为研究对象,采用因子分析法,对边坡稳定性的7个评价指标坡度、坡高、岩性、边坡结构、结构面胶结、控制性结构面、岩体完整性进行了分析,根据它们对边坡稳定性的影响进行排序,并将评价指标得分进行归一化处理后作为评价指标的权重值.研究结果表明:主因子重要性排序依次为边坡形态、边坡结构和结构面特征;评价指标重要性排序依次为岩体完整性、岩性、边坡结构、控制性结构面、结构面胶结、坡度和坡高.      

基于手机信令数据的常规公交站间OD识别

为识别手机用户乘坐常规公交的OD,结合公交车辆GPS轨迹,在考虑常规公交换乘行为的基础上,建立基于手机用户与车辆轨迹相似度的常规公交出行识别模型,以及站间OD概率模型.通过地铁出行识别,融合手机信令数据与IC卡数据,提取包含百万样本的公交与非公交出行数据,以此作为验证集.进一步分析各参数取值、出行距离、公交线路重复系数...     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

层状复合顶板巷道稳定性分析

采用ANSYS有限元计算模型对层状结构岩层巷道开挖施工进行了弹塑性二维分析,发现巷道底板和煤帮中点位移随着巷道宽度的增加而增加,增加基本按照线性规律,增加幅度比较平缓,即底板和煤帮中点的位移对巷道宽度的变化不敏感．同时对巷道上部层状项板建立两端固支的力学模型,得到巷道顶板下沉的解析解,由此研究不同高跨比的围岩变形、应力变化模式和破坏特征,对层状岩层巷道的安全评价和支护有一定的指导意义．     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

花岗质侵入岩地层隧址区的初始地应力场反演分析

火山隧道隧址区地层主要以花岗闪长岩侵入砂、泥岩分布,隧道轴线穿越花岗质侵入岩附近,岩性变化剧烈,地应力分布复杂.利用地应力实测数据反分析侵入岩体区域初始地应力场分布规律以对设计、施工提供理论指导.根据火山隧道地勘资料建立三维数值模型,基于现场水压致裂法实测原位地应力数据,采用多元线性回归法反演得到工程区域初始地应力场,...     

隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法

隧道掌子面上含有许多地质信息,若能充分提取和分析,将有助于对隧道工程地质状态作出评价,用于指导隧道设计和施工. 以隧道掌子面数码图像为基础,对掌子面上岩体裂隙检测、提取、分组算法进行研究. 首先,基于数字图像处理技术对掌子面岩体裂隙目标分割算法进行分析,根据分割结果,通过图像细化和边界线拟和、分离、合并、过滤,连接不连续边界,过滤短边界,形成较完整的岩体边界线识别结果;然后,计算岩体边界线视倾角,将视倾角相近的边界线合并为一组,实现对裂隙边界线的自动分组;最后,将本方法应用于实际掌子面岩体图像测试其有效性. 测试结果表明:该方法基本实现了对掌子面上岩体裂隙的自动提取和分组;对具有明显裂隙的掌子面岩体,本算法能较完整的提取出岩体裂隙,错误提取率不超过10%,并实现了自动分组,自动分组错误率不超过5%,提高了掌子面岩体分析的自动化程度,可用于地质素描,并为掌子面围岩分级提供参考依据.      

铁路隧道洞口合理抗震设防长度

为确定隧道洞口段衬砌的合理设防长度,使隧道结构抗减震性能达到最优,以单线140 km/h、跨度6.4 m的铁路隧道为例,采用数值模拟方法,建立了隧道洞口段的动力分析模型;分析了围岩条件、衬砌物理力学参数等因素对地震作用下隧道洞口段衬砌内力响应的影响,讨论了围岩加速度响应和衬砌结构内力响应规律.数值模拟结果表明:距离超过洞口段3倍隧道跨度后,衬砌结构内力响应明显减小;振动台试验结果表明:洞口段抗震设防长度为3倍隧道跨度时,减震效果显著,验证了抗震设防长度的合理性.      

基于熵权-灰关联法的岩质开挖边坡安全评价模型

根据边坡稳定性评价体系, 选取边坡岩体质量评分、边坡开挖方法调整系数、高度修正系数、结构面调整系数、结构面调整值5个评价指标反映边坡的整体稳定性, 并作为安全评价模型的序列变量; 建立了熵权-灰关联安全评价模型, 将目标边坡作为系统特征序列, 12处岩质边坡作为相关因素序列, 评价了京沪高速改扩建工程沿线典型岩质边坡的安全性, 并提出工程建议; 采用FLAC3D仿真软件, 分析了不同阶段机械开挖和不同炮孔处静力爆破条件下边坡的稳定性变化规律, 以验证安全评价模型的准确性。分析结果表明: 边坡稳定性评价指标可较好地反映边坡的稳定性特征; 熵权-灰关联安全评价模型充分发挥了灰关联法在小样本数据分析的优点, 且由熵权法计算的指标权重改善了传统灰关联分析中由专家打分或平均赋权的缺陷, 使评价结果更加客观; 三级边坡和一级边坡的开挖使边坡K593+260~K593+555的安全系数分别降至1.01和1.00, 和上一级边坡相比降幅分别为34.8%、9.1%, 说明缓倾顺层岩质边坡的开挖会使岩层沿结构面滑动, 使边坡失稳; 瞬时动荷载和荷载积累效应控制静力爆破条件下边坡的稳定性, 瞬时动荷载的出现使边坡安全系数下降了7.7%, 荷载积累效应的消散使安全系数平均回升3.6%, 说明爆破对边坡的松动作用明显, 荷载积累的消散使边坡的稳定性提升。