高地应力下大型地下洞室群开挖顺序 与支护参数组合优化的智能方法

 针对高地应力下围岩变形破坏的特殊性以及大型地下洞室群开挖支护优化计算量大的特点,在三维弹塑性数值计算的基础上,采用反映高地应力下脆性岩石变形破坏特点的新本构模型,提出基于弹性释放能、塑性区体积、洞室周边位移与支护费用的地下洞室群开挖顺序与支护参数组合方案的综合优化新指标,综合集成粒子群与支持向量机的智能技术,提出高地应力下地下洞室群开挖顺序与支护参数的智能优化新方法。该方法通过典型施工方案的数值计算构建学习样本,采用支持向量机方法对样本进行学习与预测,建立起施工方案与综合优化指标之间的非线性映射关系,在具有一定约束条件的全局空间下,通过粒子群优化算法搜索出开挖顺序与支护参数的全局最优组合方案。将该方法应用于高地应力区黄河拉西瓦水电站地下厂房洞室群的开挖顺序和支护参数优化分析,结果表明该方法的可行性。     

粒子群优化支持向量机的交通量预测方法

为了准确预测交通流量,为实施交通疏导提供参考依据,提出了一种基于小生境粒子群优化高斯小波核函数支持向量机的交通流量预测方法。首先将小波思想引入核函数,使用高斯小波核函数取代了经典支持向量机的高斯核函数。同时在支持向量机的学习算法上引入了小生境粒子群优化算法,基于小生境粒子群的多样性的优势,使得支持向量机的参数得到最优解。最后进行了预测仿真,结果表明本文方法的预测精度高于传统方法。为交通流量的预测方法提供了一种参考。     

基于PSO-SVR气膜薄壳钢筋混凝土结构的成本预测

针对新型气膜薄壳钢筋混凝土结构,建立基于粒子群算法优化的支持向量机模型对其成本进行预测。通过与原始数据进行对比,验证了结果具有良好的回归能力和预测能力。     

基于蜂群算法优化的支持向量机植被提取研究

针对惩罚因子C和核函数宽度g对支持向量机分类精度有明显影响的问题,选用人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化并把其应用到高分辨率遥感影像植被提取的研究中。以重庆市某城乡ZY-3遥感影像为例,通过误差矩阵对比可知,蜂群算法优化后支持向量机的Kappa系数高于遗传算法及粒子群算法优化的支持向量机。研究结果表明:蜂群算法优化的支持向量机对植被的分类精度达到了82.7%,高于其他算法优化的支持向量机。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于v-SVR和MVPSO算法的边坡位移反分析方法及其应用

 针对传统粒子群算法存在搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,通过引入迁徙算子和自适应变异算子,提出基于粒子迁徙和变异的粒子群优化(MVPSO)算法。基准测试函数结果表明,改进的MVPSO算法较传统的粒子群优化算法在收敛效率上有大幅度提高,在处理非线性、多峰值的复杂优化问题中能快速地搜索,得到全局最优解。应用改进的MVPSO算法搜索最佳的支持向量机(v-SVR)模型参数,建立岩体力学参数与岩体位移之间的非线性支持向量机模型,提高v-SVR的预测精度和推广泛化性。然后,利用v-SVR模型的外推预测替代耗时的FLAC正向计算,利用改进的MVPSO算法搜索岩体力学参数的最优组合,提出v-SVR和MVPSO相结合的边坡位移反分析方法(v-SVR-MVPSO算法),与传统的BP-GA算法和v-SVR-GA算法相比,该算法在反演精度和反演效率上均有较大幅度提高。最后,将本文发展的v-SVR-MVPSO算法应用到大岗山水电站右岸边坡岩体参数反演分析,并对边坡后续开挖位移和稳定性进行预测,取得较好的效果。     

基于APSO__WLSSVM算法的Hammerstein ARMAX模型参数辨识

提出了一种新的使用粒子群算法改进最小二乘支持向量机(adaptive particle swarm optimization,APSO-WLSSVM)的复合算法,应用进化状态估计技术和变异操作改进粒子群算法,使得算法快速收敛于优化目标,具有良好的辨识效果。将所提出的方法与鲁棒最小二成向量机、最小二成相量机方法进行数值例子比较研究,结果证明了所提出的APSO-WLSSVM方法的有效性。     

位移时序预测的APSO-WLSSVM模型及应用研究

引入改进的粒子群算法对小波核函数最小二乘支持向量机进行优化,提出了位移时间序列预测的改进粒子群优化小波最小二乘支持向量机预测模型(APSO-WLSSVM)。该模型具有小波变换的良好时、频域分辨能力和支持向量机的非线性学习能力;同时利用粒子群算法优化小波最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,从而提高了模型的预测精度。为证明该模型的优越性,将该模型与传统的高斯核函数支持向量机模型的预测结果作了对比,结果表明该模型较传统方法预测精度有了明显提高。最后将该模型用于锦屏一级水电站左岸边坡和导流洞进行变形预测,预测结果表明该方法科学可靠,在岩土体位移时序预测中具有良好的实际应用价值。     

改进的PSOGA-SVM模型应用于露天矿区空气质量预测

为掌握露天矿区开采所造成的空气污染情况,必须对露天矿区空气质量进行准确预测。选取PM_(10)质量浓度与平均温度、相对湿度、光照时间、风力作为影响空气质量的主要因素;基于收集到的露天矿区环境数据,采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立模型,同时引入改进型惯性权重的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法作为变异算子来优化遗传算法,最终将该模型应用于实际场景。基于MATLAB建立了改进型惯性权重的粒子群遗传算法优化支持向量机(improve inertia weighted particle swarm optimization and genetic algorithm based optimize support vector machine,PSOGA-SVM)网络预测模型。结果分析表明,所提模型的预测精度优于交叉算法验证算法优化支持向量机(cross-validation support vector machine,SV-SVM)模型和粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization for parameter optimization of support vector machine,PSO-SVM)模型,且预测精度可达到98.5%以上。     

基坑支护设计优化研究

基坑支护设计优化一项重要而又复杂的问题,通过将支持向量机与微粒群算法结合,提出了基坑支护设计优化的新方法,并详细叙述了其实施过程;该方法用支持向量机表示支护设计参数与基坑安全系数之间的复杂非线性映射关系,提高了优化过程中基坑稳定性评价的效率,用微粒群算法作为优化工具,优化过程实施比较简单,并且具有很好的全局优化能力,最后,通过一个工程实例说明了该方法的有效性.     

脆弱性视角下的城市综合管廊路径优化模型

城市地下综合管廊是实现地下空间资源可持续发展的重要措施之一,大规模敷设综合管廊使之形成管廊网络势在必行,而综合管廊路径规划对综合管廊网络形成至关重要。本文在脆弱性视角下对城市地下综合管廊路径规划进行定量研究。首先基于地质脆弱性与脆弱路段内涵,建立地质脆弱性与脆弱路段评价指标体系与评价模型;其次,以地质脆弱性与脆弱路段等作为约束条件,建立多约束最短路径优化模型,并对基本蚁群算法进行改进求解;最后用不同方法对同一工程实例进行综合管廊路径优化。研究结果表明,脆弱性视角下的多约束路径优化模型计算过程简单、实用性强,且更符合工程实际,为城市地下综合管廊规划提供了新视角和新方法。     

地下厂房布置优化及施工过程的显式有限差 分法数值模拟

 在支护条件下模拟岩土工程的施工过程时,无论在二维还是三维数值计算方面,显式有限差分法连续介质快速Lagrange分析程序FLAC2D和FLAC3D具有明显优势。以雅砻江官地水电站地下厂房洞室群为研究对象,结合水电站地下厂房的主厂房、主变室和尾水调压室3大洞室平行布置的特点,并考虑模拟效率和计算成本,首先采用FLAC2D进行地下厂房3大洞室各种布局和间距方案的分析比较和优化,得到安全经济的方案;再利用FLAC3D对确定方案下厂房洞室群在支护条件下的施工过程进行三维模拟分析,计算得到在开挖过程中洞室围岩的变形、应力、塑性区分布以及支护结构的受力特征。这种综合利用FLAC2D和FLAC3D,对地下厂房布置优化和施工过程分别进行二维和三维显式有限差分数值模拟的计算方案合理可行,所得结果和规律可用于指导地下厂房的设计和施工。     

全长锚固技术在深井软岩巷道支护中应用研究

以淮南矿区丁集煤矿某采区轨道大巷穿越应力集中区为例进行巷道支护设计研究。针对轨道大巷所处地质条件,采用工程类比法和数值模拟优化法选取巷道最佳支护参数。通过对比选用全长锚固+锚索支护的方式,并结合巷道围岩变形观测表明,巷道支护整体性较好,围岩变形量较小,较好地解决了轨道大巷穿越应力集中区的巷道大变形问题,为工程的施工和设计提供了一定的参考意义。     

浅埋偏压大断面隧道施工优化及受力特征分析

大断面浅埋偏压隧道洞口段施工困难,风险高;且受洞口复杂地质条件和施工空间效应影响,隧道支护结构变形和受力特性复杂,施工控制难度高。针对在建的宝兰客专小墁坪隧道出口浅埋偏压段的施工稳定性问题,采用数值模拟试验分析方法,研究了三台阶+临时横撑施工中不同上、中、下台阶错开距离时隧道的施工动态特性,分析了不同错开距离时隧道支护结构的变形和受力特点;基于数值模拟试验确定了大断面偏压隧道洞口段的施工方案,跟踪隧道施工进行的变形监测验证了推荐的三台阶+临时横撑施工中上台阶与中台阶错开5 m,中台阶与下台阶错开10~15 m(即1倍洞径)距离的施工参数经济、合理、可行,保证了隧道施工的安全,也为同类隧道工程的建设提供有益的借鉴和指导。     

刚柔联合注浆支护技术在深部岩溶隧道施工中的应用

以某岩溶隧道工程为例,采用三维数值模拟及现场监测相结合的方式,对刚柔联合注浆支护技术在深部岩溶隧道施工中的应用进行对比分析。研究结果表明:刚柔联合注浆支护,其柔性材料可对围岩应力进行充分释放,而刚性材料则可以将应力传至拱脚,保证了隧道断面受力稳定;采用优化方案后,经现场实际监测数据反映,沉降及变形量收敛时间提前,且整体变形减小,对于控制岩溶隧道的稳定性作用明显。     

浅埋隧道不同埋深下初期支护效应变化分析

以工程实例为背景,采用数值模拟的方法,对浅埋隧道在不同深度下(15 m,20 m,25 m,30 m,40 m)初期支护时的支护效应进行了分析,同时对支护时的不同力学特性作了阐述,为今后类似工程建设积累了经验。     

地铁深基坑采用可回收锚索支护方案优化设计

由于可回收式锚索能够回收重复利用,不但解决了普通锚索支护造成的地下建筑垃圾问题,而且不影响邻近地下空间的开发利用,在今后的城市建设中将会有着广阔的应用前景。深圳地铁3号线停车场基坑采用了钻孔桩和可回收锚索联合支护形式。本文以该工程为背景,采用FLAC3D三维数值模拟软件,对可回收锚索的不同的回收方案进行了模拟,并讨论了锚索回收对基坑稳定性的影响。在此基础上,提出了锚索回收的优化方案,数值模拟计算结果表明:采用优化的锚索回收方案能够满足基坑安全要求。本工程采用了优化的回收方案进行了锚索回收,施工期间基坑围护桩变形监测结果表明:基坑围护桩变形在设计允许的范围内,施工实践证明了本文提出的锚索优化回收方案是合理可行的。     

隧道盾构法开挖对地表沉降变形的影响

以盾构隧道开挖对地表的影响,借助abaqus有限元分析软件、实际测量数据、Peck经验公式相对比方法,综合分析了隧道开挖后地表的沉降变形规律。通过隧道盾构施工开展的数值模拟分析研究,可为优化设计和施工提供具有指导意义的研究成果和宝贵的工程实践经验。     

南宁某地铁隧道风井围护结构设计优化与评价

传统设计方法在设计深基坑围护时通常采用断面计算,无法考虑结构整体作用,忽略了结构围岩工作变形,容易导致设计结构断面特别大、围护结构地连墙尺寸厚、混凝土支撑断面大等现象,造成极大浪费。以南宁市轨道交通某区间风机房竖井围护工程为依托,采用FLAC 3D软件完成数值模拟建模,考虑了结构整体性以及结构与围岩的共同变形条件,对工程采用的地下连续墙与支撑支护体系方案进行了优化,连续墙厚减少33.33%,纵向受力钢筋面积减少22.36%。在此基础上,进一步对优化方案的安全性与经济性进行系统评价。结果表明:优化方案的各工程参数均能很好地满足规范要求,相比传统设计方案,优化方案在现有总施工造价费用上可减少12.37%; 研究结论具有显著的工程经济意义,可为类似工程深基坑围护结构的设计及优化提供参考。     

基坑开挖引起隧道水平变形的被动与注浆主动控制研究

对于邻近基坑的地铁结构保护问题,现有研究多集中于加强基坑自身支护体系、优化开挖方案等被动控制措施,此类方法缺乏在基坑开挖过程中对控制隧道变形的适时性和主动性,且会造成基坑造价提高、工期延长。以某邻近地铁结构的大面积基坑工程为例,分析了基坑施工中地铁结构的变形规律,进行了注浆对土体及隧道水平变形主动控制的试验及应用实践。在此基础上,通过数值模拟对几种隧道变形控制方法进行了对比和评价,并进行了注浆方案的优化研究。工程案例以及数值模拟结果均表明基坑分区分期开挖、分仓开挖、加强支护体系等被动控制措施具有较大局限性,而适时注浆主动控制隧道变形技术较为经济有效。在注浆策略上,多排孔注浆时"近距离、多孔位、小方量、由远及近"的注浆方案优于"远距离、少孔位、大方量、由近及远"的方案。主动注浆控制技术具有成本低、工期短、适时控制隧道变形等优点,条件适当时明显优于分区分期开挖等被动措施。