隧洞开挖下的边坡变形灰色预测分析

隧洞是常见的水利工程结构形式。在开挖过程中受施工条件和受力形式变化的影响,隧洞进出口边坡会产生一定的变形,一旦变形过大,会对工程安全造成不利影响。及时监测和预测边坡变形具有重要的工程意义。针对隧洞开挖过程中的边坡变形预测问题,引入灰色预测模型,通过构建经典灰色预测的GM（1,1）模型,基于实测点位的变形数据,对未来的变形趋势进行预测。选取某输水隧洞实例进行分析,在该隧洞开挖的进出口边坡上设置若干监测点,记录监测点的水平、垂直位移数据,采用文章提出的灰色预测模型对监测点位的变形进行预测,并将预测值和实测值进行对比。结果表明预测的位移量与真实的位移量相差较小,误差均在5%以内,可以较好地实现隧洞开挖过程中边坡位移的预测,具有较高的预测精度。提出的边坡变形灰色预测分析模型可以较好实现隧洞开挖下的变形预测,方法简单实用,可为隧洞开挖过程中的变形控制提供技术支持,可在类似工程中推广应用。     

基于最优加权组合预测的隧道监控量测数据分析

监控量测技术可收集能反映施工过程中围岩动态的信息,据此判断围岩的稳定状态、确定二次衬砌时机及验证所选支护方式的合理性。通过对华蓥山隧道的监控量测数据分析,建立了多个回归模型进行比选,得到拟合精度较高的回归模型;基于最优加权组合预测法对拱顶沉降量进行预测,通过对比组合预测和单一预测模型的预测精度,验证了最优加权组合预测法的优越性;将最优加权组合预测的结果应用于沉降速率的分析,可以确定隧道二次衬砌的时间。研究结果表明:最优加权组合预测法在隧道监控量测数据分析中的应用,可以提高预测精度,较单一预测模型能更加有效地反映拱顶沉降的发展趋势;选取精度较高的单一预测模型进行最优加权组合预测,分析变形速率,可以为确定隧道的二次衬砌时间提供依据,具有一定的实用价值。     

基于灰色模型的基坑变形预测评价

基坑开挖施工必然会引起基坑以及支护结构的变形稳定问题,采用灰色系统预测理论建立了深基坑变形的非等时距GM(1,1)预测模型,利用某工程实例的实际监测数据对基坑各阶段的变形进行预测,通过对预测成果与实际值的对比分析,对应用灰色模型预测基坑变形给予了评价。     

隧道开孔段围岩变形的薄壳理论预测方法研究

隧道围岩变形预测分析理论主要是针对无开孔隧道,而对于隧道开孔产生的围岩变形,相关预测分析研究理论较少.为此,利用薄壳理论对隧道开孔处受力进行分析,同时结合Mindlin公式对隧道开孔段围岩变形公式进行修正,从而得到了隧道开孔围岩变形预测公式.将所得隧道开孔段围岩变形预测公式应用于肯尼亚内马铁路恩贡山隧道开孔段围岩变形预...     

Weibull模型在围岩变形预测的应用及参数求解

针对岩石隧道围岩变形特性,引入了Weibull生长曲线模型。模型参数利用灰色理论和模式搜索法求解,减小了参数求解的数量以及搜索范围。基于4处隧道围岩变形的现场实测资料,对围岩变形-时间曲线进行了拟合和变形预测。结果表明,Weibull模型拟合精度高,相关系数R为0.995 47～0.999 77,平均值为0.997 96。基于该模型的4处隧道围岩变形的预测值与实测值的平均相对误差为1.710 3%,拟合曲线尾部3点为0.340 5%。结果表明,选用的Weibull模型适应性强,能对隧道围岩变形进行预测。     

公路隧道围岩变形监测及灰色预测

以大浏高速公路道吾山隧道为研究背景,结合现场实测资料,对道吾山隧道围岩稳定状态进行分析研究,利用围岩变形监控数据建立并优化灰色预测模型GM(1,1),采用该模型对围岩位移变形进行预测,并将预测结果与现场监测结果进行对比分析,误差较小。应用灰色预测确定支护的最佳工作状态和支护结构工艺参数,并以此判别围岩的稳定性具有重要意义。     

基于BP神经网络-马尔科夫链模型的隧道围岩位移预测

在隧道工程施工中,围岩位移预测起着很重要的作用。将BP神经网络-马尔科夫链模型引入到隧道围岩位移预测中来,通过对训练样本的学习,利用BP神经网络实现了对位移时间序列的滚动预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于某公路隧道拱顶下沉位移时序预测中,结果表明该模型具有精度高、科学可靠的特点,为隧道围岩变形的预测提供了新的途径。     

基于ANSYS的灰色关联分析模型的围岩稳定性分析

以谷城至竹溪高速公路珠藏洞隧道为工程依托,通过正交试验设计方案,选用ANSYS软件对隧道开挖过程进行仿真模拟,建立了不同围岩力学参数下的围岩最终变形量灰色关联分析模型,以确定影响围岩稳定性的主次因素。结果表明,围岩内摩擦角φ是影响隧道ZK62+010～ZK62+160段开挖后围岩稳定性的主要因素,围岩粘聚力c和围岩变形模量E为次要因素。     

水利隧道监控量测技术研究

监控量测技术是保证水利隧道安全施工的重要措施。国外TANFINIT水利隧道施工作业面小,围岩种类多,严重制约了隧道开挖施工。本文结合国外TANFINIT水利隧道工程,详细分析了监控量测技术在隧道的开挖期间的应用,对开挖期间的隧道的水平位移和沉降进行动态监测,通过理论分析、现场试验与回归分析相结合的方法对监测数据进行拟合,推算围岩的变形量及力学变化,成功对围岩和支护在施工过程中的力学动态及稳定程度进行了预测,保证了施工安全。     

灰色神经网络组合模型及在滑坡预测中的应用

提出将灰色GM(1,1)预测模型与神经网络预测模型结合起来,建立灰色神经网络预测模型,对滑坡变形位移进行预测.此方法为串联型灰色神经网络组合模型,是指用神经网络识别灰色GM(1,1)所得的预测值和实测值之间的未知关系,去修正灰色系统所得的预测值.实例表明:此种预测模型预测精度高、所需样本少、有效以及在滑坡预测中有着良好的应用前景.     

基于TSP物探指标的围岩质量预测研究

为利用TSP各物探指标预测隧道围岩质量,以G575线巴里坤~哈密公路东天山隧道为工程依托,利用灰色关联分析理论,建立了以岩体质量指标修正值作为围岩质量的依据,以9个物探指标为影响因素,采用MATLAB软件对隧道围岩质量的影响因素进行关联排序,确定影响围岩质量的主次因素;再选取高关联度的物探指标,采用灰色关联理论进行围岩质量预测。结果表明,波速、纵横波速比、泊松比、密度为影响隧道围岩稳定性的主控因素;剪切模量、拉梅系数、体积模量、动态杨氏模量、静态杨氏模量为次要因素;围岩质量预测采用波速、纵横波速比、泊松比、密度这4个高关联度的物探指标能准确预测隧道围岩分类。     

珠藏洞隧道施工安全监测与评价

为了保证谷城至竹溪高速公路珠藏洞隧道开挖过程中的施工安全,在优化围岩变形的监测方案与预警方法的基础上,对典型监测断面位移量测数据进行了回归分析。分析结果表明,隧道监测断面拱顶沉降和边墙收敛位移累积值均明显小于警戒值,隧道开挖后围岩稳定性较好;隧道围岩变形量和稳定时间与隧道埋深和地质条件密切相关,埋深越大或岩体质量越差,变形越大。     

考虑流固耦合效应深埋富水隧道围岩稳定性研究

针对渗流条件下的深埋富水隧道围岩稳定性问题,依托老獾顶隧道工程,对DK16+110-DK16+130段进行现场监测,采用流固耦合理论与反演理论,基于FLAC^3D数值软件对该区段开挖过程进行数值模拟,与监测结果进行比较分析。研究结果表明:下左台阶开挖后两帮孔隙水压力梯度变化非常快,在仰拱开挖后应力与孔隙水压力变化趋于平稳;通过对孔隙水压力与应力的比值分析得到隧道围岩开挖风险预测函数α,确定了该地质条件下掌子面最危险开挖深度;当隧道围岩开挖风险预测函数值α>4.51时,掌子面极易发生失稳,需要对其排水降压;预测函数具有较高精度,为后续工程提供参考。     

软弱围岩浅埋隧道施工工法研究

针对浅埋公路隧道的软弱围岩地质情况,基于三维有限差分软件FLAC3D,建立软弱性围岩浅埋隧道变形预测模型,采用预留核心土法对现场施工过程进行仿真模拟,将模拟结果与现场监控量测数据进行对比,验证预测模型的合理性。基于预测模型,计算并分析不同工法下洞周围岩在掘进过程中的变形规律和开挖面稳定性等。结果表明:CD法施工时的拱顶沉降与开挖面最大内空位移是3种工法中最小的,但由于其开挖过程工序繁多,对围岩造成的扰动效应与开挖引起的收敛位移较预留核心土法大,综合经济效益,在实际工程中采用预留核心土法是非常合理的。     

基于改进ＰＳＯ-ＢＰ神经网络的浅埋隧道围岩变形时序预测研究

通过智能化的模式对浅埋隧道围岩变形进行时间序列预测研究，利用改进ＰＳＯ算法优化ＢＰ神经网络参数的方法，用于预测浅埋隧道围岩变形数值。采用改进ＰＳＯ-ＢＰ神经网络构建了海天堡浅埋隧道的拱顶沉降和周边收敛预测模型，使用主成分分析方法选取影响围岩变形的关键因素作为影响因子输入。通过对实验结果的比较和分析，实验结果显示改进ＰＳＯ-ＢＰＮＮ算法的优越性。     

大坝沉降变形的灰色预测分析研究

用实测沉降资料预测大坝沉降过程是目前国内外大坝沉降变形监测分析中常采用的一种方法,包括双曲线拟合法、指数曲线拟合法和基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法。由于灰色理论在预测时不需要较长的观测数列,且能通过动态预测模型,最大程度的反映新信息在预测中的作用,因此在沉降变形预测方面具有很大的优势。本文针对目前大坝沉降变形GM(1,1)预测分析中存在的一些问题,根据大坝沉降变形的特点,分析了沉降观测数据列长度、观测时间的不等步长性、数据累加方式等对建模预测精度的影响,探讨了用灰色等维预测模型动态预测非稳态沉降变形过程的方法,提出了灰色等维动态预测模型的维数尺度标准。     

灰色系统理论在水资源保护中的应用

水资源保护工作常涉及到城市废水排放量,工业生产需水量及水域污染物浓度等信息,往往是灰色的,即有已知信息,又有未知或非确知信息。因此,在对其进行动态预测时,灰色系统理论提供的灰色动态预测模型较其他预测方法具有需要原始数据少,计算较简便,易于编程电算,一般不需多因素数据,可用于近期或中长期预测,同时精度较高等特点。本文通过举例建模计算、实例应用分析和模型残差修正等方面的论述,探讨了灰色系统理论在水资源保护中的应用,为控制水环境污染,进行水资源保护科学决策,提供了较理想的预测方法。     

基于多变量灰色预测模型的深基坑变形预测

利用MATLAB语言编程,实现多变量灰色预测模型的建模和预测,并运用于某地铁站深基坑工程的变形预测中。同时通过与传统的GM(1,1)模型预测结构进行比较,结果表明,多变量灰色预测精度较之传统方法有了较大的提高,因此较为适合用于深基坑的变形预测。     

基于集成组合预测模型的隧道大变形预测研究

为提高隧道大变形预测精度,先利用ARMA模型、三次指数平滑模型和GM(1,1)模型等单项预测模型进行预测,再利用多种线性和非线性组合方法实现了隧道大变形的初步组合预测,并在递进组合预测和混沌优化预测的基础上,构建了隧道大变形集成组合预测模型,实现了隧道大变形的综合预测。同时,提出利用M-K检验来判断隧道大变形的发展趋势,以验证预测结果的准确性。实例验证结果表明：各类初步组合预测模型均能不同程度地提高预测精度,而递进组合预测能很好地优化残差序列,达到提高预测精度的目的,即集成预测模型在隧道大变形中具较高的预测精度;同时,变形预测结果与趋势判断结果一致,均得出隧道大变形趋于不稳定方向发展的规律,相互佐证了各自分析结果的准确性,为隧道变形防治提供了参考依据。     

高心墙堆石坝蓄水期变形预测模型的比较

应用逐步回归、 灰色系统、 时间序列的原理, 结合某高心墙堆石坝蓄水期变形监测资料, 建立了该坝蓄水期变 形预测模型。运用所建立的模型, 对该坝典型变形测点的变形规律进行了预测分析, 通过比较 3 种模型的预测效 果, 给出了该工程实际应用中的监控模型选择。应用逐步回归、 灰色系统、 时间序列的原理, 结合某高心墙堆石坝蓄水期变形监测资料, 建立了该坝蓄水期变 形预测模型。运用所建立的模型, 对该坝典型变形测点的变形规律进行了预测分析, 通过比较 3 种模型的预测效 果, 给出了该工程实际应用中的监控模型选择。