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《现代隧道技术》2020,(3)
在公路隧道设计和施工中,准确的隧道围岩分级是评价隧道稳定性、确保隧道建设与运营安全的前提。在近水平红层公路隧道的施工中,采用现行公路隧道围岩分级方法对近水平红层围岩进行分级,分级结果与围岩自稳能力所反映出的隧道实际围岩级别之间有很大差异。文章在分析近水平红层公路隧道围岩工程特性的基础上,研究了造成分级结果差异的原因,尝试对围岩分级指标中的地下水影响修正系数进行修正,增加了层厚影响系数,使现有公路隧道围岩分级方法适用于近水平红层公路隧道的围岩分级。利用实际工程对分级指标的适用性进行初步验证,采用修正后指标进行围岩分级得到的结果,能够满足近水平红层公路隧道设计与施工中对围岩稳定性评价的要求。 相似文献
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在隧道施工过程中,围岩分级参数的获取方法是影响围岩分级结果是否准确的最重要因素。文章基于对当前隧道施工现场围岩分级方法局限性的分析,针对我国铁路、公路隧道围岩分级的两个基本指标——岩石坚硬程度和岩体完整程度,分别提出了利用回弹仪和数码成像技术现场快速获取其定量值的方法,并结合部分隧道的应用实例,验证该方法可获得较为良好的效果,推广应用前景较为广泛。 相似文献
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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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针对隧道围岩分级中的模糊性和随机性,文章将隧道围岩分级体系作为一个模糊系统,选取6个参数作为评价指标,基于熵权法和云模型提出了隧道围岩分级方法。利用正态正向云发生器生成了各评价指标隶属各围岩等级的云模型,并结合熵权法计算出客观权重值,得到了待评样本的综合确定度,从而确定隧道围岩等级。熵权-云模型将评价指标与围岩等级间的模糊性和随机性有机结合,实现了评价指标由定性描述到定量数值的转化,克服了传统隧道围岩分级方法固定评价模式的缺陷。最后,利用熵权-云模型对祥和隧道的5个洞段进行了围岩分级,分级结果与模糊层次分析等方法的结果相符,表明了该方法在隧道围岩分级中的可行性和可靠性,为隧道围岩分级提供了新思路。 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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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