公路隧道围岩动态分级方法研究

由于地质条件的复杂多变以及勘察方法和技术缺陷等原因,导致在勘察设计阶段的公路隧道围岩分级与实际施工阶段的围岩分级差异很大,应该寻求动态的对公路隧道围岩分级进行描述的定量评价方法,以确保隧道围岩和支护结构体系在施工和运行过程中的稳定性。通过对走马岭隧道现场进行详细地质调查,采用多变量分析法对走马岭隧道围岩进行了动态分级。结果表明,隧道施工阶段围岩分级结果与原来勘查设计部门的结果有较大出入;隧道施工阶段围岩分级结果更加真实,正确反映了围岩的稳定性。     

山岭公路隧道施工安全风险评估方法及其应用研究

由于山岭公路隧道施工安全风险大小与各安全风险影响因子之间存在非线性映射关系,引入混合核函数和粒子群算法,建立基于粒子群算法优化混合核极限学习机的山岭公路隧道施工安全风险评估方法.该方法依据山岭公路隧道地质与施工特征,建立隐含层节点特征映射混合核函数,采用粒子群算法对训练样本进行模型训练,同时对映射函数中混合核函数参数进行最小均方差寻优,获得山岭公路随道施工安全风险评估的混合核极限学习机模型并进行算例验证,结果表明所建模型可靠.     

山岭公路隧道施工安全风险评估方法及其应用研究

由于山岭公路隧道施工安全风险大小与各安全风险影响因子之间存在非线性映射关系,引入混合核函数和粒子群算法,建立基于粒子群算法优化混合核极限学习机的山岭公路隧道施工安全风险评估方法.该方法依据山岭公路隧道地质与施工特征,建立隐含层节点特征映射混合核函数,采用粒子群算法对训练样本进行模型训练,同时对映射函数中混合核函数参数进行最小均方差寻优,获得山岭公路随道施工安全风险评估的混合核极限学习机模型并进行算例验证,结果表明所建模型可靠.     

国内外两种不同的隧道围岩分级方法

结合我国关于公路隧道围岩分类的相关规定，对国内外采用的两种不同的隧道围岩分级方法进行了系统的分析介绍，并分析了各自的优缺点，提出了适合我国公路隧道的围岩分级方法，从而为公路隧道的设计、施工和养护服务。     

基于支持向量机网络的隧道围岩分级方法研究

基于隧道围岩特点和支持向量机的优点,利用支持向量机建立隧道围岩分级模型,结果表明:模型的围岩分级结果与实际施工揭露围岩分级结果十分相近,正确率较高,对隧道工程围岩稳定性分级具有重要的实践意义和工程应用价值。     

地质雷达用于公路隧道围岩动态分级预测的探讨

在公路隧道工程中，能够较准确地预测前方围岩等级，无论是对于调整支护结构还是确保安全施工的顺利进行都有着非常重要的意义。本文采用地质雷达法，以大干溪Ⅲ号隧道工程为实例，对公路隧道围岩级别进行了动态分级预测，结果表明：采用地质雷达法的围岩动态分级预测所得结果与实际开挖情况较为吻合，能够有效地指导施工的顺利进行。     

公路隧道围岩的区间数组合分类法

公路隧道围岩的分类方法较多,每一种分类方法的结果都是对真实围岩状况的一种估计,通过一定的算法将这些分类结果进行合成,可以使各分类法取长补短,围岩信息得到充分利用。基于上述思路,并考虑到分类标准和被分类隧道围岩物理力学指标均为区间数的实际情况,提出了一种基于区间数的公路隧道围岩组合分类法。为充分利用区间数携带的信息,定义了一种新的区间数距离计算方法,选择能够兼顾各单一分类法之间功能性和协调性要求的加乘混合函数作为围岩分类函数,计算被分类围岩与分类标准各级别之间的分类函数值,最小值对应的类别即为被分类围岩的类别。针对某工程隧道2个典型段围岩的分类问题,在隧道围岩常用的岩芯质量指标ROD法、《公路隧道设计规范》(JTGD70-2004)BQ值法和弹性波速vp法进行分类的基础上,采用本文方法进行组合分类,结果表明:本文方法物理意义明确,计算过程简捷,分类指标稳定,分类结果与单一分类法相比能够更好地反映实际围岩状况,可供公路隧道勘察、设计、施工时参考。     

大跨度公路隧道围岩动态分级的Bayes优化

基于贝叶斯统计理论,充分重视隧道掌子面相同或相似工程岩组已有的围岩分级信息,建立围岩质量指标[BQ]的先验分布和后验分布的概率模型,推导出围岩质量指标[BQ]的后验分布超参数的计算表达式,获得围岩质量指标[BQ]的可信概率为1-α的可信区间,并据此对公路隧道施工阶段的围岩动态分级进行优化。通过某大跨度公路隧道的若干个掌子面的围岩动态分级实践和应用,验证了贝叶斯优化方法的可行性。结果表明:基于贝叶斯优化方法进行的隧道掌子面围岩动态分级有效降低了施工阶段围岩分级的主观差异,据此进行的围岩级别划分更加合理。     

布谷鸟搜索算法优化的多核极限学习机遥感影像分类

针对高分遥感影像分类结果存在的错分问题,本文提出布谷鸟搜索算法优化的多核极限学习机遥感影像分类方法。该方法利用具有学习能力较强的局部高斯核函数与泛化能力较强的全局多项式核函数组合成多核极限学习机分类模型,充分利用不同核函数的优点,通过布谷鸟搜索算法对多核参数进行优化,避免了参数计算错误导致的分类结果较差问题;然后,通过实验与单极限学习机、多核极限学习机进行对比验证。结果表明,布谷鸟搜索算法优化的多核极限学习机分类精度最高、模型训练速度快,可保证影像分类精度与速度的平衡。     

基于集成学习技术的隧道围岩智能分级方法研究

隧道工程地质条件具有复杂多变的特点,造成围岩分级存在一定的模糊性。依托郑万高铁湖北段隧道工程,文章建立了不同级别不同岩性的随钻参数与围岩级别的数据库,研究了推进速度与其他随钻参数之间的相关性,建立了随钻参数与围岩级别的Stacking集成学习模型,增加了模型分类的稳定性,提高了模型预测准确度。该方法解决了传统隧道围岩分级方法存在评价方法单一、评价不及时、主观误差大等问题。     

南方岩溶区公路隧道施工期围岩分级方法及其应用

针对南方岩溶区公路隧道施工期围岩分级特点,分析获得以岩石强度、岩体完整程度、地下水状态、结构面状态、结构面走向与隧道轴线关系和岩溶发育对隧道影响程度为基础的遗传神经网络模型和岩溶发育对隧道影响程度指标评价标准。并将其运用于广西河池六寨—宜州高速公路天生桥隧道和关上二号隧道进行实例验证,将分级结果与专家判定级别进行对比,准确率达93.3%。     

高速公路隧道开挖围岩变形测试分析

随着高速公路网的不断完善,山区修建高速公路时有发生。考虑山区复杂地质条件,探索山区公路隧道围岩的变形特性,达到评估其围岩整体稳定性目的,一直是工程界面临的主要课题之一。基于此考虑,依托某高速公路隧道工程为背景,采用现场测试方法,对隧道开挖面洞口围岩收敛和拱顶位移测试数据进行分析,并在此基础上对累积20年围岩变形规律进行预测。结果表明,公路隧道拱顶位移和围岩收敛随时间变化均呈快速、缓慢和稳定增长状态,其中拱顶位移控制在5mm以内,围岩收敛控制在2.5mm以内;围岩变形在建设期基本完成,建设期测试累积变形约占20年预测累积变形的90%以上。隧道围岩变形相对较小,验证其整体稳定性较高,研究成果能够为类似工程实践提供参考。     

新奥法施工山区公路隧道稳定性研究

随着公路网不断完善,山区修建公路隧道工程时有发生。然而,受山区复杂地质条件和施工条件等因素影响,新奥法施工隧道围岩整体安全稳定性评价一直是工程界面临的重要课题之一。基于此,依托某山区公路隧道工程背景,借助ABAQUS有限元软件建立数值模型,对隧道开挖卸载围岩及支护结构稳定性进行分析,并借助现场实测数据验证了数值模型的合理性。同时,结合长期工程实践经验,对保障隧道围岩整体安全稳定性的技术措施进行探讨,为类似工程实践提供参考依据。     

大跨径隧道围岩的快速分级与稳定性分析

通过某高速公路大跨径隧道的现场实勘,采用BQ围岩分级和CSIR分类法对将要变更隧道段围岩快速动态分级,结果表明,围岩质量好于Ⅳ级但是比Ⅲ级稍差。采用赤平极射投影和实体比例投影法对本段隧道定性定量分析,结果印证拱顶不稳定结构体为可能塌落体积为44.4 m³斜四面锥体落石。对围岩位移与支护结构应力的数值分析结果亦表明最大位移出现在拱顶,两种分析结果相互印证。据此对施工隧道进行了设计变更和优化,获得了良好的效果。     

公路隧道岩体分级的神经网络方法

根据公路隧道岩体分级标准的要求，全面考虑各种分级指标，建立了公路隧道岩体分级的神经网络方法。对各类定性和定量指标数据进行了向量规范化处理，选取适宜的分级指标，建立起神经网络学习样本，并进行样本学习训练，其结果可作为各种公路隧道岩体分级的评判依据。据此，对韩家岭隧道围岩进行了分级和评价，证实所建立分级方法的可行性、准确性和优越性。     

基于神经网络的隧道围岩位移反分析研究

根据重庆鹰嘴岩隧道现场监控量测资料,基于BP神经网络理论,进行了公路隧道围岩位移反分析研究。首先利用FLAC3D对隧道开挖衬砌过程进行模拟分析,建立各围岩参数组合与位移计算值的对应关系,形成用于神经网络训练和检验的样本,通过训练样本和检验样本分别对网络进行训练和检验,得出较为理想的位移反分析模型;然后通过此模型根据重庆鹰嘴岩隧道现场监控量测的围岩位移资料对有关围岩稳定性的力学参数进行了反演,为隧道围岩稳定性评价分析提供了重要的力学参数。     

埋深在围岩分级修正中的应用探讨

随着隧道力学的发展,人们对围岩分级标准认识提高,现有的围岩分级标准还存在一些问题,也没有考虑到洞跨、埋深等因素的影响。为此,主要参考铁路、公路和锚喷支护设计规范,将岩体强度参数、安全系数同围岩级别对应起来,利用FLAC3D软件对不同埋深情况下的安全系数进行了模拟计算,把埋深作为围岩分级的影响因素加入其中,建立了安全系数与围岩分级指标BQ之间的数学关系,探讨了埋深对岩体评分标准的影响,完善了岩体基本质量指标BQ的计算公式。     

洞室围岩压力预测的研究

利用人工神经网络技术,建立了围岩压力预测的BP神经网络模型,并以数值模拟的计算结果作为实测固岩压力的控制指标,采用围岩压力的实测数据对网络进行了训练,最后以此训练好的BP神经网络对围岩压力进行了预测.通过与非线性预测对比表明,该人工神经网络模型具有较高的预测精度,为预测围岩压力提供了一种新的方法.     

基于统计岩体力学的隧道围岩分级方法

国标《工程岩体分级标准》(GB50218—94)在隧道设计阶段应用广泛,但是由于地质条件的复杂性及岩体各向异性的影响,不能精准预测施工阶段隧道围岩等级。本文基于统计岩体力学提出了针对隧道施工阶段的围岩分级方法,即通过现场岩体结构面统计和岩石力学试验,获取结构面参数和岩石力学参数,应用统计岩体力学强度理论及本构理论,获得具有各向异性特征的岩体弹性模量参数E_m,进而应用经验公式换算得到BQ值,从而确定隧道围岩基本分级。在实例中,小盘岭2号隧道GDK347+360里程处围岩设计分级为Ⅲ级;应用此方法重新分级的结果为Ⅳ级,低于设计分级,这与现场观察和监测的围岩性状吻合,说明本方法在隧道施工阶段能较为客观地反映围岩性质。以上研究结果表明,在含碳泥质板岩隧道围岩施工阶段岩体分级过程中,本方法具有良好地适用性。