GM(1,1)模型在凤山隧道变形预测中的应用

针对GM(1,1)模型在隧道围岩变形预测中的缺点,提出采用模型维数控制的方法进行预测。研究GM(1,1)模型的数学原理,针对隧道围岩的变形特点利用数学方法改进模型背景值的计算公式,并利用等维替代法不断更新预测模型。通过对比传统GM(1,1)模型可知,改进后的模型预测精度有较大提高,能较好预测围岩实际变形情况和趋势。     

基于FOA-GRNN的软岩隧道围岩变形预测模型

为解决隧道围岩变形中的非线性问题,实现对软岩隧道变形发展趋势和稳定性的判断,建立了基于果蝇算法改进的广义回归神经网络隧道围岩变形预测模型。利用广义回归神经网络较好的非线性映射能力,对软岩隧道的拱顶沉降和水平收敛进行预测。由于GRNN的预测效果受光滑因子的影响,因此采用果蝇算法对光滑因子进行寻优,改善了GRNN预测模型确定参数时人为因素的影响,有效的提高了模型的预测精度和适用性。以玉磨隧道工程为例,通过对现场监测变形数据的训练,得到了隧道围岩变形预测结果,验证了FOA-GRNN预测模型能高效准确地对隧道围岩变形进行预测,可以为类似的工程提供一种新的途径。     

基于监控量测的山岭公路隧道围岩局部塌方成因分析

以某大跨山岭公路隧道的施工为背景并针对岩质隧道掘进过程中的围岩稳定性问题。运用数值模拟和现场监测等相结合的方法,首先对隧道发生局部塌方范围在内的区段进行施工模拟,之后依据相关规范,对围岩塌方区域的现场实测数据进行分析,并将模拟结果和监测数据进行了对比。分析结果表明,在隧道塌方前,围岩已处于不合理的受力形态,同时实测拱顶沉降数据也已经达到了变形预警值,数值模拟和监控量测均较好的反映和预测了隧道塌方问题。     

浅埋黄土隧道洞身穿越岩土分界受力变形特征

靖神铁路横山隧道为黄土地区浅埋单线铁路隧道,围岩自稳性很差,地质条件极为复杂,隧道暗挖段洞身穿越岩土分界地层。本文以横山隧道为工程背景,运用FLAC3D的interface单元,通过数值模拟和现场试验研究隧道洞身穿越岩土分界的变形和受力规律,确定施工变形控制措施。研究结果表明:超前小导管、两台阶法+临时横撑+扩大拱脚+掌子面加固施工方法可有效控制围岩变形,保证隧道安全施工。进一步分析了超前支护和初支控制变形的作用,超前小导管起到了限制围岩变形的作用。掌子面全为黄土时围岩变形量、支护受力明显较大,应确保加强拱脚与墙脚支护,并及时施作仰拱,超前支护采取双层超前小导管,而当隧道穿越岩土分界线时,应当尤其注意加强拱脚支护。FLAC3D的interface单元可较好地模拟隧道穿越岩土分界线时围岩及支护的受力变形状况,计算分析和现场实测都表明:地表沉降、拱顶下沉和洞周位移均小于15 mm,控制隧道地表沉降及围岩变形效果较好,保证了隧道安全稳定。     

基于变形预测和参数反演的山岭隧道围岩稳定性分析

隧道围岩变形与岩体力学参数之间存在复杂的非线性关系，是围岩状态改变最直观的表现，也是围岩稳定性综合判别的重要指标。提出一种基于变形时序预测和力学参数反演的山岭隧道围岩稳定性分析方法。首先引入Tent混沌扰动和自适应警戒调整机制，构建基于自适应混沌麻雀搜索算法优化极限学习机（ACSSA-ELM）的变形时序预测模型和力学参数反演模型，进一步采用三次样条插值和变分模态分解（VMD）对已开挖断面围岩实测变形预处理，利用变形时序预测模型采取窗口滚动单步预测的方式对已开挖断面围岩最终变形值进行预测，并用于力学参数反演模型中获取开挖段围岩的“修正”力学参数，基于数值模型正算结果和开挖段已测变形值预测开挖段围岩变形和变形速率，进而分析其稳定性。依托重庆市花阳隧道进行了方法的验证与应用，并对隧道ZK40+820断面围岩的稳定性进行了合理可靠的预测分析。最后对方法的使用条件和反演参数的准确性进行了讨论。     

深基坑变形的神经网络预测分析

采用神经网络理论建立了深基坑开挖引起的周围地表移动变形问题分析的非线性时闻序列神经网络模型。并用该模型对深基坑开挖引起的周围地表移动变形工程实例进行了具体的研究分析。将预测结果与现场实测资料比较,二者吻合得较好。结果表明,建立的非线性时间序列神经网络模型能够有效的表达深基坑变形规律并能对未来变形量进行适时预测。     

基于灰色时间序列组合的隧道变形预测研究

随着各大城市地铁的兴建,各种工程事故相继发生,隧道开挖具有复杂性和特殊性,充分认识和掌握隧道围岩的变形规律,对于避免不必要的工程事故具有重要意义。本文基于隧道围岩施工期的变形监测数据,深入研究了时间序列分析、灰色系统理论和组合模型预测方法。结果表明,MGM(1,3)+AR(3)组合模型不仅能够反映数据序列的发展变化的趋势性,而且还能考虑数据序列随机波动的影响,组合模型拟合与预测的模拟预测精度高。研究成果为隧道围岩施工期和运行期的安全提供可靠依据,并未科学研究和理论计算提供参考。     

降雨作用下浅埋隧道支护参数正交反演分析

为了迅速、准确地评价隧道掌子面前方围岩的稳定性和判断围岩初期支护设计参数是否合理,结合浅埋暗挖土质隧道工程实践,根据现场围岩监控量测位移实测资料,采用正交优化试验法和边界单元正演反算分析方法,对降雨作用下隧道围岩初期支护设计参数的合理性做出判断,得到了较高的计算精度.研究表明,采用正交优化正算反分析边界单元法可以比较准确地反演出降雨作用下围岩-支护系统模型的等效弹性模量、侧压力系数和泊松比等参数及其变化,可以迅速地对隧道掌子面前方围岩的稳定性做出评价,并据此对围岩变形破坏模式进行预测.     

软土地区浅埋暗挖大断面隧道拱顶沉降的实际应用研究

文章选取某隧道浅埋暗挖施工标段为研究背景,探讨了隧道设计和施工方案,对围岩实测变形规律进行了分析,依靠实际监测到的数据进行归纳研究,探讨本工程中的施工工法及土质对拱顶沉降产生的影响,可为今后类似工程提供参考。     

隧道围岩收敛变形的改进GM(1,1)预测模型

为了有效提高隧道围岩变形的预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差、外界因素等噪声干扰造成的监测数据随机突变和离散性,提高了模型预测效果,并结合梅花山隧道典型监测断面对改进GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:改进GM(1,1)预测模型增强了环境适应能力;预测结果与实际监测数据吻合程度明显提高,具有较好的实际工程应用推广价值。     

长隧道围岩稳定性的模型预测

长隧道围岩级别交替变化,围岩稳定性较差。监控量测是隧道安全施工的重要保证,通过对隧道现场实测数据进行建模评价和稳定性预测,来判断隧道围岩的稳定性,从而指导隧道的下一步施工。本文首先对测量数据进行粗差探测,然后利用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型和BP神经网络原理对测量数据进行建模分析,来预测围岩变形量。     

浅埋暗挖重叠隧道施工引起的地层变形分析

 重叠隧道施工必然发生相互影响,产生诸如地表沉降难于控制等一系列问题,特别是在浅埋富水软弱围岩条件下修建重叠隧道,此类问题更加明显。通过对深圳地铁一期工程国贸～老街区间重叠隧道施工引起的地层变形实测分析,得出了富水软弱围岩条件下浅埋暗挖重叠隧道施工引起的地层运动规律。在该类地层条件下施工重叠隧道,具有变形量大、地表沉陷突发、地层损失率高(地层损失率高达9.2%,远大于一般地层)、地表横向沉降槽局部曲率和斜率大的显著特征。结合隧道围岩性质试验成果和现场工程条件,对地层变形机制及其主要影响因素进行分析,在此基础上提出该类围岩条件下施工浅埋暗挖重叠隧道控制地层变形的技术措施,并在深圳地铁I期工程的后期施工中得到充分利用,取得了显著效果。研究成果对同类地层暗挖重叠隧道施工地层变形控制具有借鉴和参考价值。     

层状黄土中浅埋隧道暗挖诱发的变形特征分析

控制地表沉降是浅埋地铁隧道暗挖施工必然面临的重要问题。针对西安市某层状黄土中浅埋暗挖隧道,通过现场实际测量和FLAC3D数值模拟对地表及围岩沉降、超前注浆导管、隧道衬砌结构受力与变形的响应规律进行了综合分析。结果表明,层状黄土中浅埋隧道暗挖诱发的地表、围岩及衬砌结构沉降随着开挖深度的增大基本呈初始快速增大而后趋于平稳的两阶段变化特征。采用0.5m进尺进行层状黄土中浅埋隧道暗挖施工能够满足隧道衬砌结构受力变形的安全性要求,而使用超前注浆导管技术能有效提高隧道周围黄土地层的自稳能力,确保了施工安全。     

暗挖隧道穿越杂填土地层数值模拟研究

以西安市地铁8号线某标段暗挖隧道为背景,采用FLAC3D软件建立暗挖隧道穿越杂填土地层三维数值计算模型,并分析了围岩应力和变形、衬砌结构应力和变形以及地表变形特性。研究结果表明,围岩应力呈层状分布,埋深越大应力越大,在隧道洞径约1倍范围内区域为隧道开挖扰动区;暗挖隧道开挖时,围岩影响范围和变形逐渐增大并趋于稳定;衬砌结构两侧壁以及拱顶有应力集中和扩散现象,表现为压应力和拉应力。隧道侧壁水平变形最大,竖向变形拱顶表现为沉降,拱底表现为隆起;隧道中轴线处地表水平变形为零,呈中心对称分布;隧道中轴线处地表竖向变形最大,呈轴对称分布。相关结论可为类似暗挖隧道施工提供参考。     

隧道围岩变形的灰色预测模型研究

对隧道围岩变形的预测方法有很多,但是都存在一定的缺陷,而灰色GM(1,1)预测模型对隧道围岩变形的短期预测有着较好的效果.但是大量的施工实践证明,初期阶段施工对围岩变形的预测精度影响非常显著.针对隧道工程围岩变形机理的特性,文章提出了施加政策因子的优化模型.研究结果表明,施加政策因子模型成功消弱了外界影响因素对预测的影响,预测精度显著提高.     

支持向量机在地铁隧道地表沉降预测中的应用

针对北京地铁区间浅埋暗挖隧道，分析了施工导致的地表沉降的影响因素，提出了影响地表变形的主要因素，建立了支持向量机的统计回归预测模型，并用该模型预测的地表沉降，将SVM预测值和BP神经网络预测值与现场量测值进行了对照。结果表明，支持向量机比BP神经网络有较高的预测精度，并且具有小样本、高维数及非线性等优点。     

流变模型在隧道监控数据处理中的应用

以某工程为例,采用岩石流变学中广泛应用的开尔文模型和广义开尔文模型对隧道围岩变形数据进行了回归分析和预测。结果表明,开尔文模型拟合精度较差,而广义开尔文模型与实测数据较为吻合,误差较小,能够更加准确的反映隧道围岩变形量与时间之间的关系,这对于准确预测围岩变形量和确定二次衬砌的时间具有一定的参考价值。     

隧道穿越空箱挡墙桩基础的施工方案研究

本文以重庆市南坪中心交通枢纽工程暗挖隧道为背景,对隧道穿越空箱挡墙桩基础采用原方案、挡墙箱内灌混凝土和缩短进尺三种施工方案进行三维有限元数值模拟,预测隧道施工过程中围岩和挡墙的变形规律,并对施工时可能出现的问题进行探讨,为其选择合理、可靠性的施工方案提供理论依据,同时对类似工程也具有参考价值。     

隧道施工超前管棚变形预测研究——以狮子山环线连接下渚湖通道工程为例

文章以狮子山隧道为例,研究隧道超前管棚变形预测方法,精准预测超前管棚变形值,预测分析超前管棚施工参数对其变形的影响,提升隧道施工安全性.利用小波变换去除超前管棚变形历史数据噪声;在支持向量机内引进动态滑窗技术,动态调整训练样本数量,建立变形预测模型;在预测模型内输入去噪后的数据,输出管棚变形预测值.试验证明:该方法可有效去除监测数据的噪声,精准预测超前管棚变形值;经过预测分析可知,Ⅲ级围岩时管棚钢管直径需控制在100 mm左右,Ⅳ级围岩时管棚钢管直径需控制在200 mm以内,V级围岩时管棚钢管直径需控制在350 mm左右较合理;Ⅲ级围岩时,合理的开挖进尺长度为0.3～2.1 m,Ⅳ级围岩与V级圉岩时,合理的开挖进尺长度为0.3～1.2 m.     

基于遗传优化支持向量机的软岩隧道围岩变形预测

软岩隧道施工过程中,围岩极易出现大变形和坍塌现象,如何有效地对隧道围岩大变形进行预测,已成为保障隧道施工安全的重要手段之一。本文以象山隧道为工程背景,采用遗传算法优化支持向量机参数,建立了隧道变形的遗传支持向量机模型,对象山隧道围岩的拱顶沉降和变形收敛进行了预测。模型预测值与实际测量值的对比结果表明,两者之间的误差较小,预测精度较高,所建立的GA-SVM模型可为隧道施工安全和支护结构的优化提供技术支撑。