山岭公路隧道洞口段的施工方法

结合多年从事隧道施工的实践，详细阐述了洞口段围岩预加固的措施，隧道洞口段施工稳定掌子面的方法以及隧道洞口段施工开挖的方法，指出坚持施工原则，采取有效的施工方法，对确保隧道施工和运营安全至关重要。     

浅埋公路隧道洞口段施工技术探讨

根据桃花源隧道的实际施工经验，针对隧道洞口区埋深较浅，且地质情况较差的情况，提出几点有效、合理的解决办法，在保证施工安全及质量的情况下进洞。     

公路隧道洞口段施工技术及变形控制监测

受浅埋、偏压、岩体破碎等因素影响,晏家隧道的洞口段施工尤为困难,为解决该隧道进洞难题,现场采用了"综合超前支护+CRD开挖工法+复杂初期支护"相结合的洞口段施工技术,结合现场严密监控量测,对地表沉降、拱顶沉降、洞内收敛进行实时监测,将监测结果动态反馈给施工及设计进行修正,使隧道洞口段得以顺利成洞,表明该施工技术能够为公路隧道洞口段施工提供参考。     

高速公路隧道洞口浅埋段的施工技术

高速公路建设规模持续扩大,科学的线路设计是确保工程质量的关键,隧道是高速公路工程解决地形问题的重要途径,施工中必须确保隧道洞口施工质量。基于此,以王家村隧道为背景,针对隧道洞口浅埋段施工展开探讨,提出可行的施工技术,体现在开挖、加固、超前预测等多个方面,最终取得了良好的施工效果。     

隧道洞口不良地质段的施工技术研究

隧道工程施工中,如果洞口处于不良地质段,会对工程整体施工效果产生直接影响,要求施工单位必须切实做好不良地质段的处理工作,选择恰当的施工技术和施工方法来保证隧道洞口顺利施工。论文结合具体工程案例,从隧道洞口的特点出发,对隧道洞口不良地质段施工技术进行了分析和研究,希望能为类似工程的施工提供借鉴。     

基于模糊证据推理的铁路隧道施工风险评估模型建构

研究基于模糊证据推理的铁路隧道施工风险评估模型,是一个模糊神经网络配合加权指标模型。其模糊神经网络的数据模糊使用数据投影法、归一化法、去量纲法等前置模糊算法,形成14个Double格式数据并输入到多列神经网络后,使用4个相对独立的解模糊模块对数据进行解析,形成针对4个特定事故风险的评价结果。使用加权指标法对4个指标进行整合,形成总体评价指标。通过真实数据的仿真分析,对比技术领域常用的2套成型软件,在评价敏感性不变的前提下,其评价特异性从10%提升至95%以上。     

高速公路隧道洞口浅埋段施工方法

结合厦成高速公路漳州段A1合同段灯火寨隧道进口浅埋段施工方法,总结了洞口段围岩预加固措施以及合理的开挖方法,指出坚持施工原则采取有效的施工方法对确保隧道施工安全至关重要。     

基于云模型的公路隧道施工风险评估

隧道施工过程通常受多种风险的影响,存在极大的不确定性和模糊性,所以运用云模型理论通过直观的云图反映具体风险情况。文章重点考虑了地质因素、隧道工程因素、施工管理因素和洞口工程因素等指标的影响,提出一种基于组合赋权与云模型的公路隧道施工风险评价模型。结果表明该项目施工风险与标准云对比风险较低,验证了该评价模型的适用性和有效性,可作为评估公路隧道施工风险的有效模型。     

黄土公路隧道洞口段变形规律测试研究

为研究黄土公路隧道洞口段的变形规律,以陕西境内吴子高速公路刘家坪2号隧道右线为依托,采用现场监控量测的方法,对洞口段的净空收敛、围岩内部位移及拱部下沉进行测试。结果表明：(1)从同一时刻2个断面拱部下沉和净空收敛的数据来看,拱部下沉明显大于净空收敛,因此施工中应以控制拱部下沉为主;(2)变形数据的规律反映洞口段的地形偏压情况;(3)洞口段拱部下沉时态曲线为基本稳定型,主要标志为下沉时态曲线平缓上升,但变形速率逐渐下降,表明该段黄土地层趋于稳定状态;(4)2个断面的6条拱部下沉时态曲线的规律基本相同,表明虽然经历边墙和仰拱施工等巨大的空间变化,但下沉时态曲线无明显突变,表明马兰组新黄土地层的位移规律,其时间效应比空间效应显著。研究结果可为洞口段的设计与施工提供理论依据,为类似隧道工程洞口段的建设提供借鉴。     

半明半暗法在公路隧道洞口段的研究

隧道洞口段设计与施工的优劣,直接关系到隧道的安全进洞及今后的安全运营。以黄衢南高速公路蕉坞隧道洞口设计施工为例,探讨了半明半暗施工方法的特点及其对隧道洞口稳定性的影响。介绍了半明半暗法隧道进洞方案在蕉坞隧道中的具体施工步骤。为验证该方法的合理性,本文采用数值分析方法对最终方案进行了数值模拟,并与现场监测数据进行了比较,结果表明了半明半暗法进洞方案的合理性与可行性。其工程经验对今后类似的工程具有一定的借鉴与指导意义。     

基于线性神经网络的建设项目社会稳定风险估计模型

利用模糊综合评价法和蒙特卡罗法随机模拟,构建基于线性神经网络的建设项目社会稳定风险估计模型。其具有同步合理预测采取风险防范、化解措施前后社会稳定综合风险值,依据单风险因素评判值大小进行风险因素排序以及动态自学习功能。实例分析表明,该模型为克服现有社会稳定风险估计方法在风险管控中的不足,提高建设项目前期决策的科学水平,提供了有力的理论支撑和一种有效的途径。     

隧道洞口健康诊断AHP模糊评判及其可视化

针对隧道工程的洞口健康状态影响因素众多而复杂,且存在模糊不确定性和层次性的特点,本文基于层次分析法(AHP)建立了公路隧道工程洞口健康诊断指标体系,确立了诊断指标的判定标准及评价指标的权重、建立了隧道工程洞口健康状态诊断的二级模糊综合诊断系统.使用可视化程序设计语言Visual C#实现隧道洞口健康状态诊断系统,并结合某已营运二十二年的二级公路隧道,对其进行现场检测与病害调查,据此诊断其出口端洞口的健康状态,为隧道洞口养护维修提供可靠的依据。     

基于模糊理论大跨浅埋公路隧道施工风险评估

鉴于大跨浅埋公路隧道施工风险评估的模糊属性,采用模糊数学方法定量化处理施工风险估计中的定性问题。建立了茅山隧道施工风险多层次模糊综合评价数学模型,运用模糊理论对专家给出的茅山隧道施工各项风险因素的概率等级和损失等级隶属度进行统计分析,得到了各因素的概率及损失估计结果。基于R=P×C模型考虑了风险因素发生概率及损失对风险评估的影响,得到各风险因素、基本风险事件的风险等级,确定茅山隧道施工的安全风险、环境影响风险及整体风险等级为四级,应采取有效的风险控制措施应对。研究表明,模糊理论解决了风险评估中的模糊性及量化问题,可作为评估大跨浅埋公路隧道施工阶段风险的有效模型。     

基于 FAHP-BN 的军队工程代建模式风险评估方法

为解决军队工程代建模式风险评估过程中的主观性与不确定性,提出一种模糊层次分析法与贝叶斯网络相结合的风险评估方法。以军队代建工程质量安全事故数据为基础,建立模糊层次分析模型对代建工程风险损失权重进行评估。构建贝叶斯网络,利用 Netica 软件推理风险事件发生概率。结合风险等级隶属函数,得出代建工程整体风险等级。该方法可以有效降低风险评估的主观因素,及时发现高风险节点,更准确地把握风险态势。实例评估结果与工程实际相符,验证了评估方法的合理性和适用性,对工程代建模式风险评估具有一定的参考价值。     

基于BP神经网络对BT项目风险的评价

BT融资模式是加快城镇化发展过程中,大型基础设施项目建设的主要融资方式,准确地对BT工程项目的风险等级进行评价,有助于降低投资人的风险损失。为了更好地评价BT工程项目的风险等级,克服传统风险分析方法的不足,建立BP神经网络模型。本文以A市地铁BT工程项目为例,首先建立该项目的风险评价指标体系,然后确定合适的BP神经网络模型参数。在大量经验数据的基础上,对BP神经网络模型进行了训练与检测,通过试验发现构建18-17-1三层BP神经网络模型对风险等级的评价结果精度最高。最后通过此模型对A市地铁BT工程项目的风险等级进行了评价,取得较好的效果。     

基于信息敏感性与 CSA-BP 神经网络的“智慧工地系统” 实施风险评价研究

为提高“智慧工地系统” 在实施过程中的安全性,减少其因应用不当等原因造成的损失。参考 WSR 方法论与信息敏感性理论建立“智慧工地系统” 实施风险评价指标体系。引入 CSA-BP 神经网络算法,该方法通过乌鸦搜索算法（CSA）弥补BP 神经网络易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,建立了实施风险评价模型。将该模型应用到广西某码头油库项目进行实例验证,评价结果与实际情况相符,表明其可行性较高,具有实际应用价值。根据模型评价结果有针对性地提出建议及措施,为“智慧工地系统” 的推广与实施过程提供理论依据。     

马鞍山特长高速公路隧道通风控制系统研究

运用前馈式神经网络理论、空气动力学理论以及模糊控制理论,针对马鞍山特长隧道的特点,以污染物浓度预测增量、污染物实测浓度和控制目标为输入,以需要增加或减少的风机组数为输出,构建了前馈式智能模糊控制系统,达到了隧道按需通风、节能减排的目的,解决了传统后馈式通风控制方式滞后、粗放的问题,利用Matlab软件对该系统进行仿真、调试,验证了该系统的有效性,通过计算马鞍山隧道一天开启风机的耗电量可知,采用前馈式智能模糊控制系统可以比采用传统后馈式通风控制系统相对节能12.21%左右,节能减排效果显著,对类似隧道工程的研究具有参考和指导意义。     

基于模糊神经网络的水工隧洞病害诊断研究

引入基于模糊神经网络的综合评判方法,参照铁路、公路隧道的研究成果,构建了水工隧洞病害综合诊断指标体系,划分了水工隧洞安全等级,给出了诊断指标的判定标准,采用改进的层次分析法分析了诊断指标的权重,建立了水工隧洞病害诊断的模糊评价模型,并应用于工程实际,取得了比较符合实际的结论,证实了该方法在工程应用中的可用性.