大岗山水电站右岸边坡开挖期位移 预测的PBM模型研究

采用ＢＰ神经网络模型从大岗山水电站右岸边坡位移监测数据中提取其变形的主要特征,获取其内在机制以实现对其变形行为的预测。在训练过程中,为了克服神经网络易于陷入局部极值和收敛速度慢的不足,保证其预测的正确性,可采用改进的粒子群算法对其初始权重和阈值矩阵进行优化,即建立ＰＳＯ－ＢＰ模型。此外,将由ＰＳＯ－ＢＰ模型预测的位移值的残差序列视为马尔科夫链,可采用马尔科夫理论对其进行进一步地修正,以减少系统评估过程中出现的随机性。最终,建立了用于边坡非线性位移时间序列分析的ＰＢＭ模型,实现了对数据的事先优化及事后修正。分析结果表明,ＰＢＭ方法能够准确预测边坡变形的趋势特征,其位移预测结果与现场监测结果能够很好地吻合也进一步说明该方法的正确性与有效性,为相似工程的坡体变形分析提供了分析工具和值得借鉴的思路。     

基于ＰＳＯ－ＳＶＲ模型的再生水利用潜力预测分析———以河北省为例

选取制约河北省再生水利用的经济投资、设施建设和用水因素三方面９个指标，通过使用粒子群优化算法支持向量回归机ＰＳＯ－ＳＶＲ模型，建立了自变量与再生水利用量之间的非线性函数映射关系，并对河北省再生水利用量进行了预测分析。结果表明，ＰＳＯ－ＳＶＭ模型，具有较好的预测精度与泛化能力，优于ＰＣＲ回归模型和逐步回归模型。运用该模型对２０２０年、２０２５年河北省再生水利用量进行了预测，并计算了再生水利用率，再生水利用量影响因素的敏感性分析表明，用水状况因素指标对再生水利用量的影响作用最大，是影响河北省再生水利用量的主要因素。     

地面荷载和衬砌支护作用下浅埋隧道的围岩应力解

为研究地面荷载对有衬砌支护的浅埋隧道围岩应力的影响,在Verruijt研究复杂边界条件下浅埋隧道围岩应力问题的基础上,考虑隧道衬砌支护及地面荷载共同作用对浅埋隧道围岩应力稳定性的影响,求得了浅埋隧道围岩应力解并分析了多个因素对隧道围岩应力场的影响。结果表明:地面荷载越大,隧道腰部环向应力越大、底部环向应力越小;衬砌支护作用越大,隧道腰部环向应力越小、底部环向应力越大。地面荷载和衬砌支护作用不会改变浅埋隧道周边环向应力的分布规律及其受力最不利位置,但会改变其大小及作用方向。开挖过程中隧道拱腰处易出现土体失稳破坏。     

基于极限分析法原理的浅埋隧道围岩受力监测对比分析

浅埋段隧道覆盖土性质随埋深和地形条件影响会发生变化。文章结合隧道上方覆盖层塌落体围岩自承能力及形成机理,基于塑性理论对隧道浅埋段围岩压力进行分析。研究结果表明:围岩压力随上部覆盖土层厚度增加而增大,且增加速率随覆盖层厚度的增大而减小,并逐步趋于固定值;覆土厚度和围岩力学参数是塌落面形状主要影响因素;浅埋偏压隧道的稳定性随着隧道两侧和底部支护结构功率增大而提高;随着围岩黏聚力、内摩擦角的增大,深埋侧和浅埋侧围岩压力都呈显著减小趋势。通过实际工程监测数据与新建公式计算值对比,证明了公式的适用性,为类似工程提供借鉴。     

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。     

遗传-神经网络算法在水下隧道涌水量预测中的应用

水下隧道涌水问题受到多种因素的综合影响,具有非线性和高度复杂性。本文应用遗传算法和BP神经网络,结合工程实例,选用隧道围岩裂隙发育情况、上覆含水体富水性、上覆水压、隧道埋深、隧道围岩上覆相对隔水层强度和上覆基岩破碎带与隧道顶板的距离作为影响水下隧道涌水的主要因素,以调查的数据作为训练样本,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了水下隧道涌水量的遗传-神经网络预测模型,并进行了计算分析。结果表明:该模型收敛性能好,预测精度高,简单可行。该方法为水下隧道涌水量的预测提供了一条新思路。     

考虑应变软化的软岩浅埋隧道施工工法对比研究

为探求适合软岩浅埋隧道的施工工法,以某软岩浅埋隧道为依托,采用FLAC3D软件建立数值分析模型。首先根据位移释放率求得不同施工工法下的应力释放率;然后基于应力释放控制开挖的原理,对不同施工工法下隧道洞周变形及初期支护受力等进行分析;最后通过实测数据对数值模型的可靠性进行验证。模拟结果表明:CRD法对围岩受力变形的控制效果最佳,三台阶核心土法次之;三台阶核心土法下,开挖面前方围岩稳定性最好且初期支护受力最为合理。因此,推荐三台阶核心土法进行软岩浅埋隧道的开挖。     

水獭坪隧道监控量测围岩位移与压力分析

以在建雅康高速公路水獭坪隧道断面k75+195监测结果为例,在系统分析监测断面变形-时间、接触压力-时间关系的基础上,对断面稳定性、位移纵向分布规律、位移与埋深的关系进行了分析和预测。结果显示:变形和压力与时间存在一定的规律,位移发展滞后于围岩压力,断面埋深较大时位移值也较大。因此在隧道设计时应考虑隧道埋深的因素,通过回归分析预测最终位移值和最终压力值,判断断面稳定性及适时建议施作二衬。     

地铁浅埋隧道初期支护变形侵限换拱施工技术

成都地铁18号线太平隧道为单线隧道,全隧岩体为V级围岩,隧道为进口向出口单向施工,采用矿山法施工,出口端为缓坡出洞,埋深5～10 m,洞段岩体为软弱土质围岩。在隧道施工到出口浅埋段时,左右线均出现沉降变形且变形较大,造成部分初期支护侵限二衬,现场对变形侵限部位的拱架进行了更换与加固处理。浅埋隧道软弱围岩初期支护侵限换拱加固后取得了良好的效果,最终监控量测结果证明:在进行初期支护支护换拱后,结构稳定,达到了结构安全要求,保证了隧道净空和二衬混凝土厚度。针对太平隧道软弱围岩段初期支护变形侵限换拱技术进行了阐述,可为类似工程提供借鉴。     

软岩大断面浅埋暗挖隧道施工工法比选数值分析

城市地铁隧道开挖必然会对隧道围岩产生扰动,由此引起的围岩变形会对隧道本身及地表建筑物造成损害。浅埋暗挖隧道因受地质条件、断面大小、岩性情况等影响,在施工过程中易发生开挖面失稳、坍塌等工程事故。为了保证施工安全,合理控制隧道围岩变形,运用FLAC3D有限差分软件,对浅埋暗挖隧道施工工法比选进行数值分析。研究表明:全断面法、台阶法、台阶留核心土法、CD工法、CRD工法开挖引起的拱顶下沉、地表沉降、水平收敛值均逐渐减小,但底部回弹量却以全断面工法最小,现场施工应根据实际工程需求,合理选择施工工法。     

浅埋隧道围岩受力计算分析及隧道衬砌支护研究

浅埋段软弱围岩自稳能力较差,隧道开挖时受到扰动较显著,当支护没有充分保障时,浅埋段发生延伸至地表塌陷灾害事故的可能性远高于深埋段。文章基于Hoek-Brown破坏准则对围岩压力的浅埋段有效影响范围进行了推导,得到了浅埋段围岩压力随位置变化的变化规律,本次研究的评价方法在隧道施工中具有较强的可靠性与适应性,能够为其他砂泥岩隧道工程施工设计提供相应指导,能确保隧道建设与公路运营安全。     

中老铁路浅埋偏压顺层地段隧道施工技术

隧道施工受到围岩的影响明显,如果围岩的稳定性和可靠性不足,就可能会导致隧道施工的安全性受到干扰甚至可能会导致隧道出现塌方的现象,严重威胁隧道的安全。浅埋、偏压及软弱围岩是隧道工程中常见的围岩类型,如不能采取合理的隧道施工技术,会导致隐患增加,严重危及现场人员的安全。结合工程实例,对浅埋、偏压及软弱围岩的不良影响和具体隧道施工技术进行阐述。     

浅埋富水隧道施工大变形原因分析与应对措施

为解决富水条件下隧道洞口浅埋段大变形问题突出、施工难度大的问题,依托在建福州市董奉山隧道项目,对隧道断面大变形的破坏特征及原因进行了详细分析,并提出针对性应对措施。结果表明：洞口浅埋富水地段受地层、地形、水环境及施工等因素影响,大变形以拱顶沉降为主,且在开挖后较短时间里变形急剧增加;隧道大变形表现为“急剧增长-缓慢增长-趋向稳定”3阶段变化规律,急剧增长阶段主要集中在下台阶开挖之前,其围岩变形量约占整个沉降变形的75%～80%。根据大变形分析情况提出：开挖前采用“超前帷幕注浆+井点降水”的辅助加固措施,改善掌子面前方围岩施工环境;开挖中采用钢架型号加强、中下台阶大直径锁脚及上台阶大拱脚等措施,可较大程度地控制隧道大变形发展,保证洞内施工安全。相关经验可供类似工程借鉴。     

考虑位移滞后效应的降雨型滑坡 ＳＳＡ-ＤＥＬＭ位移预测模型研究

针对东南丘陵山地降雨型滑坡变形发展特征，现有滑坡预测模型应用存在局限，结合滑坡变形特点研究基于智能算法的滑坡预测模型。以福建安溪尧山滑坡为例，选取2019年9月至2022年6月滑坡监测数据进行研究，采用集对分析、灰关联法、麻雀搜索算法及深度极限学习机对滑坡位移进行预测，提出了一种考虑滑坡位移滞后时间基于深度学习的滑坡位移预测模型。结果表明:ＳＳＡ-ＤＥＬＭ模型的ＭＡＥ、ＭＡＰＥ、ＲＭＳＥ相较于已有的ＢＰ神经网络、ＳＶＭ模型均更小，同时模型结合了滑坡影响因子以及水位－位移滞后特征，具有明确的物理意义，位移预测效果较好且精度较高，可推广应用于类似的滑坡位移预测中。     

水工隧道动力深、浅埋划分限界研究及试验验证

隧道动力深、浅埋划分限界属于隧道结构的固有特性,受围岩类别、隧道结构形状、隧道跨度等因素的影响,不受外界因素(如地震波种类等)的影响。计算分析和振动台模型试验验证表明,隧道动力深、浅埋划分限界值受围岩类别的影响较大;矩形隧道对其敏感性较大,圆形隧道的敏感性较小;隧道跨度对其有一定的影响。     

基于粒子群优化BP神经网络的隧道围岩位移反演分析

针对无锡惠山隧道岩体破碎、围岩稳定性差等特点,基于长期现场监测变形位移数据,借助粒子群算法的参数优化功能,利用Matlab神经网络工具箱编制了优化PSO—BP隧道位移反分析系统。PSO—BP系统利用正交试验设计和有限元方法获得学习样本,再通过粒子群算法搜索最优的神经网络模型参数。用BP神经网络模型建立待反参数与实测位移之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索最优反演参数。克服了普通智能优化算法收敛速度慢、正分析计算量大等缺陷,具有全局优化特性。将模型应用于惠山隧道Ⅳ级围岩断面ZK6+485的反分析中,计算结果与实测值对比表明采用PSO—BP预测模型进行隧道位移预测是可行的。     

大跨浅埋偏压隧道围压实测及结构受力分析

大跨浅埋偏压隧道由于其非对称的受力条件,易引发结构变形与开裂等突出问题,近年来越来越受工程技术界的重视。以邢汾高速公路邢台段后偏梁大跨度隧道浅埋偏压段为例,通过实测围岩压力,根据荷载结构法的基本原理,利用ANSYS软件对其结构受力特性进行数值分析,得到结论:实测的围岩压力分布和偏压的地形之间具有较为一致的对应性,即围岩压力受地形的影响显著;二衬总应力受轴力引起的应力影响较小,主要受弯矩引起的应力控制,整个拱圈范围内最危险的部位是在受围岩压力最大的左侧拱肩处;随着二衬厚度的变化,二衬总应力在不同的部位均发生相应变化,但变化幅度均不大。相关研究结论为后续类似大跨浅埋偏压隧道的合理设计与施工提供参考依据。更多还原     

某富水断层对隧道稳定性及涌水影响敏感性分析

以武九高楼山公路隧道突涌水灾害为研究背景,针对其以断层破碎带为主控因素的隧道围岩稳定及突水问题展开调研和数值分析研究,以期为突涌水治理措施的制定提供参考。基于ＦＬＡＣ３Ｄ有限差分法及流固耦合分析原理,研究了隧道埋深Ｈ、地下水位高度ｈ、围岩级别Ｓ、侧压力系数Ｋ０、断层宽度Ｗ、断层与隧道相对间距ｄ／Ｄ、断层与水平面夹角θ等７个因素对隧道围岩稳定性及涌水量的影响规律,并基于公路隧道规范中建议的隧道相对收敛变形及涌水量等级,对围岩稳定性及涌水等级进行评价。结果表明:围岩级别Ｓ对隧道变形、塑性区、涌水量影响最大,其次为侧压力系数Ｋ０,再次为断层与隧道相对间距ｄ／Ｄ和断层宽度Ｗ;不敏感的影响因素为:隧道埋深Ｈ、地下水位高度ｈ及断层与水平面夹角θ。地层条件及断层因素是隧道突涌水的主控因素,治理措施中应优先考虑地层的加固和限量排放双重措施。     

浅埋暗挖隧道施工过程数值模拟分析

为了分析浅埋暗挖隧道施工过程中围岩稳定性,以贵阳地铁１号线８标段浅埋隧道暗挖区间为 工程背景,运用ＡＤＩＮＡ有限元软件建立二维分析模型,对隧道中隔墙法施工过程进行动态模拟。结合 数值模拟结果与现场监测数据分析了施工过程中围岩应力、位移的变化情况,偏压作用及软弱夹层对隧 道施工的影响。研究表明,中隔墙法施工能够很好地控制地层变形,但该法中④部开挖对拱顶、地表变 形影响较大,施工时应引起重视。     

强降雨影响下小净距隧道洞口段失稳机理及控制技术研究

强降雨易诱发小净距隧道洞口段出现严重施工灾害。以某高速公路隧道为工程依托,基于现场调查与数值模拟手段,对小净距隧道洞口段围岩失稳特征与影响因素进行分析,提出小净距隧道洞口变形控制技术,并经现场测试验证了其可靠性。研究结果表明：洞口段围岩浅埋松散以及隧道左、右洞开挖错距过短和强降雨是该工程小净距隧道围岩变形过大与塌方的主要诱因;先行洞围岩变形随先行洞与后行洞开挖错距的减小而急剧增大;相较于上下台阶法,七步开挖留核心土法通过减跨作用并及时施作支护措施,在控制围岩变形方面具有显著优势,围岩在浸水劣化后变形大幅度增加,即使增大开挖错距与改变施工工法也无法有效控制其变形;通过回填封闭地表塌陷、增大左、右两洞的开挖错距、采用七步开挖留核心土法施工、缩短开挖进尺、增大支护强度等一系列变形控制技术措施,隧道围岩变形得到了有效控制。