岩土工程非线性位移时间序列分析的灰色自记忆模型

岩土工程中位移的准确预测对工程的安全状态评价及灾害的防范具有重要意义。利用量测得到的岩土工程位移时间序列,基于灰色系统理论,反演导出描述岩土工程非线性位移演化特征的灰色动力学微分方程。在此基础上,运用动力系统自记忆原理建立了岩土工程位移预测的灰色自记忆模型,并将该模型应用于工程实例研究。研究结果表明,灰色自记忆模型在岩土工程位移预测中具有较高的预测精度,从而为岩土工程非线性时间序列分析提供了一种新方法。     

深埋隧道围岩变形预测的非线性组合模型

深埋隧道围岩变形受地应力、地下水、开挖方式等多种因素共同影响,表现为位移序列高度的非线性,为此,提出了基于变形信息融合的非线性组合预测模型。该模型以灰色GM（1,1）模型、RBF模型两种单项预测数据为基础,采用神经网络求取组合预测模型中单项模型所占权重,构建非线性组合预测,并将该模型应用于某深埋隧道围岩变形预测,同时将非线性组合预测的结果和简单平均定权组合、最优线性加权组合进行了比较。研究结果表明：所提出的方法较传统的定权方法在预测精度方面有明显的提高,预测结果更为稳健,在深埋隧道围岩变形预测中具有较好的工程和实践价值。     

基于多因素位移时序PSO-SVM的边坡变形预测

由于复杂工程地质条件和环境因素的综合影响,边坡变形呈现复杂非线性演变特征。针对位移时间序列未能完全考虑环境因素对边坡变形的影响,故将影响边坡变形的有效降雨量加入监测位移时序,组成多因素位移时间序列。引入粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的模型参数寻优,结合滚动预测方法,建立了适合边坡变形预测的多因素位移时间序列PSO-SVM模型。以华光潭一级厂房后边坡表面观测位移为例进行预测分析,研究表明,新模型预测结果科学可靠,有效弥补了传统PSO-SVM后期预测泛化能力的不足,提高了模型的预测精度。新模型在边坡位移时序预测中具有一定的工程应用价值。     

地下工程支护效果的ARMA预测模型及应用

基于时间序列分析理论, 建立了地下工程支护效果的自回归滑动平均模型(ARMA), 将顶板累积垂直岩移量和锚杆轴力作为评价指标, 提取监测数据趋势项及其平稳残差时序, 对顶板支护效果进行预测。现场应用表明, ARMA模型预测的顶板累积垂直岩移量及锚杆轴力值与实测值相比, 相对误差分别不超过3%和2%; 与GA-BP神经网络法相比, ARMA模型预测结果的精度显著提高。     

基于ν-SVR算法的岩爆预测分析

以预测地下工程岩爆发生为研究目的,在综合影响岩爆的关键因素的基础上,选取地下工程围岩最大切向应力、岩石单轴抗压、抗拉强度、弹性能量指数、围岩切向应力与围岩抗压强度比值、围岩抗压强度与其抗拉强度的比值作为岩爆预测的评判指标,建立了一种基于改进支持向量机算法( ν-SVR)的岩爆预测方法,并利用国内外45个岩石地下工程实例进行学习,对另外的16个实例进行了预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于灰色理论和常规SVR算法,与GA-BP神经网络算法相近.     

基于多变量自优化动态神经网络的“阶跃型”滑坡变形预测

传统累计变形预测方法在曲线结构分解和表征模型选择上具有多样性,由此引起了工作量大、预测精度低以及预测方法适用对象较局限等问题,为此考虑降雨量、库水位、库水位变化对滑坡累计变形的影响,基于非线性自回归模型建立了多变量自优化动态神经网络,并将其应用在三峡库区典型的“阶跃型”滑坡——白家包滑坡累计位移预测中。通过对滑坡变形累计曲线时间序列的分析,采用神经网络方法对全曲线模型进行求解,形成了非线性自回归神经网络模型,利用多种群遗传算法对神经网络的参数和结构进行优化训练,并将适应度函数均方误差作为预测模型误差偏离标准。结果表明:所提出的自优化动态神经网络对滑坡多个测点的累计位移拟合精度高,误差可控制在1%左右,预测过程减少了主观因素引起的误差,考虑了滑坡发展过程的动态性,可为“阶跃型”滑坡累计位移的实时预测提供参考。     

基于V-SVR算法的岩爆预测分析

以预测地下工程岩爆发生为研究目的,在综合影响岩爆的关键因素的基础上,选取地下工程围岩最大切向应力、岩石单轴抗压、抗拉强度、弹性能量指数、围岩切向应力与围岩抗压强度比值、围岩抗压强度与其抗拉强度的比值作为岩爆预测的评判指标,建立了一种基于改进支持向量机算法(v-SVR)的岩爆预测方法,并利用国内外45个岩石地下工程实例进行学习,对另外的16个实例进行了预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于灰色理论和常规SVR算法,与GA-BP神经网络算法相近.     

高应力破碎岩体巷道锚网支护应用研究

主要论述锚网支护在高应力破碎岩体巷道中的应用研究,结合矿区现场实际情况得出合理的支护参数和支护工艺,并且在支护完成后及时设置测站对围岩变形进行监测以验证支护效果。通过对巷道围岩变形监控量测数据的分析,得到拱顶下沉、周边位移的变形曲线具有明显的阶段特征;同时对变形曲线进行非线性回归分析,得到围岩变形"增长模型"的非线性回归方程,为预测围岩变形规律和最终变形提供基础和依据。锚网支护有效地解决了大顶山矿区支护难的问题,同时也为具有类似情况的矿山提供了支护参考。     

基于等效数值法的地下工程围岩稳定性评价研究

基于等效数值原理并结合地下工程围岩本身特性,对地下工程围岩稳定性进行了评价。选取5个影响围岩稳定性的指标进行评价,分别是围岩质量指标D值、单轴抗压强度Rc、岩体完整性指标Kv、地下水渗水量W和节理状况,并把围岩稳定性等级分为5级。将该方法用于大冶铁矿一地下工程围岩的稳定性评价中,并与模糊识别法、可拓方法进行了比较。研究结果表明,等效数值法用于围岩稳定性的评价,具有识别能力强,计算简单高效的特点,便于工程应用。     

基于BP神经网络与时间序列的滑坡变形预测分析

多种非线性的组合可提高滑坡位移预测的精度。采用BP神经网络模型与时间序列模型来预测滑坡的位移,充分发挥两非线性方法的优点,利用BP神经网络预测滑坡位移中的稳定趋势项部分,并利用时间序列模型预测滑坡位移的残差部分,实现了滑坡位移预测的目的。通过实际工程数据,证明了综合采用两非线性方法可将预测误差控制在3%以内,具有很强的实用性。     

煤巷围岩变形预测系统的构建及应用

根据煤巷围岩收敛变形的监测数据,运用非线性拟合技术,选择4种非线性函数建立了煤巷围岩变形预测模型,实现对巷道围岩变形监测数据的回归分析与预测,并基于VB编程方法构建了煤巷围岩变形预测系统,实时动态反映煤巷围岩的稳定状态。     

Analysis of nonlinear dynamic character in the surrounding rock system for deep buried underground engineering

Combining the field monitoring results of a deep-buried tunnel in Chongqing, the dynamic characteristics of the surrounding rock system under high in situ stress was analyzed by phase space reconstruction, calculating correlation dimension, Kolmogorov entropy and largest Lyapunov exponents. Both the Kolmogorov entropy and largest Lyapunov exponents show that the surrounding rock system is a chaotic one. Based on this, a local model was applied to predict surrounding rock displacement, and a nonlinear dynamic model was derived to forecast the interaction of the surrounding rock and support structure. The local method was found to have an extremely small total error. Also, the nonlinear dynamic model forecasting curves agree with the monitoring ones very well. It is proved that the nonlinear dynamic characteristic study is very important in analyzing rock stability and predicting the evolution of rock systems.     

锚杆支护煤巷稳定性模拟分析

通过相似模拟试验、位移反分析与边界数值计算, 对锚杆支护全煤巷道进行稳定性分析。首先模拟了巷道开挖以后围岩变形, 利用位移反分析法确定初始应力与围岩变形模量及泊松比等参数, 根据边界单元法数值分析结果确定围岩松动圈范围, 然后对全锚支护煤巷围岩稳定性进行分析。     

金山店铁矿粉矿围岩变形粘弹性有限元位移反分析

根据金山店铁矿粉矿围岩所具有的瞬时加载时弹性变形和随时间变化蠕变变形趋向收敛的特性,参照现场监测得到的位移 时间曲线,选择Poyting Thomson本构模型,应用有限元位移分析,得到包含粘弹性参数的综合弹性模量E′v(tj,j),考虑开挖步骤对围岩变形的影响,对综合弹性模量进行回归分离出弹性模量E1,E2,粘性系数η,将这些参数应用到类似粉矿巷道的变形预测中,可以预测该围岩不同时刻的变形量和变形稳定时间。     

基于灰色模型群的软岩巷道围岩变形预测

随着煤炭资源逐步转向深部开采,软岩巷道的支护问题显得尤为突出,巷道围岩变形监测及预测对巷道支护设计、维护等具有重要的指导意义。传统的预测方法多基于岩体力学理论,计算过程较为复杂。以巷道围岩变形原始数据作为参考数列,结合灰色系统理论,构建基于全数据GM（1,1）、新信息GM（1,1）、新陈代谢GM（1,1）等3类预测模型的软岩巷道围岩变形预测灰色模型群,并将其应用于预测某矿软岩巷道顶底板及两帮围岩变形位移。结果表明,利用该灰色模型群进行巷道围岩变形预测的精度较高,能较好地顾及围岩变形新信息对预测精度的影响,使得预测结果更加符合实际。     

节理岩体大位移大变形动态分析理论及应用

本文应用四四边形等参单元不连续变形分析（ＤＤＡ）方法,对共道围岩变形进行动态分析。分析结果表明,该方法特别适用于节理岩体经受大位移大变形大变形等动态情况是一种完全意义上的不连续动态分析方法。     

矿山围岩变形与破坏光纤感测理论技术及应用

矿山围岩应力与结构演化机理是深部煤炭资源开采围岩控制的关键科学问题。开展采场和巷道围岩应力演化与变形破坏监测,是掌握应力场动态迁移规律,分析覆岩分区破裂、结构演化的重要手段,也是实现井下灾害超前辨识和危险区域感知预判的基础。近年来光纤传感技术在解调原理、传感器研发方面取得了长足的进步,可实现不同尺度的围岩应力、变形,大范围、分布式动态监测,成为了岩体变形破坏的重要监测手段之一。分析了光纤传感技术在矿山围岩变形与破坏监测方面的应用进展,总结了用于采场和巷道围岩变形监测中的光纤传感理论及适用特点,归纳了光纤传感系统布设方法与安装工艺,讨论了采场覆岩"横三区、竖三带"分布,覆岩结构演化,支承压力分布,顶底板变形特征的光纤表征机制,介绍了光纤传感技术在矿山围岩变形表征中的最新成果。结果表明:光纤传感技术在矿山围岩监测中的应用仍处于现场应用研究阶段,在智慧矿山建设背景下,采场和巷道围岩变形监测技术向多参数、智能化、实时动态监测发展,光纤传感技术存在多参量、多尺度传感器研发,多维度光纤传感系统及布设工艺,大数据光纤传感数据智能分析系统构建等研究热点。研究成果对推动矿山围岩光纤传感智能监测技术研发与应用具有积极意义。     

多次动压影响巷道的围岩控制方法

针对厚煤层大采高工作面多次动压影响巷道围岩变形大的问题,结合成庄矿53082巷情况,分析了多次动压巷道围岩变形特征,提出锚杆索补强加固及浅部裂隙封堵和深部围岩加固的巷道加固方案,并进行井下试验。试验表明:巷道两帮最大移近量为376mm,顶底板最大移近量为502mm,巷道围岩变形控制效果较好,能够满足工作面安全生产使用要求。     

软岩巷道围岩蠕变滞流效应分析

根据现场围岩变形实测数据,发现软岩巷道围岩蠕变能力随软岩层厚度减少而逐渐减弱的特点,提出了软岩巷道围岩蠕变“滞流效应”的观点。基于软硬岩层间摩擦阻力及围岩质点位移约束应力的作用,分析了“滞流效应”发生的力学机理。利用动态仿真技术得到了围岩发生“完全滞流”所对应的临界条件,给出了临界厚度的确定方法。在上述研究的基础上,较为深入地剖析了“让压”的本质原理,指出了“让压”原理的适用性,补充与完善了 “二次支护”的内在含义。最后借助于现场工业性试验论证了“滞流效应”的研究对巷道支护方案设计的重要性。