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总结了岩体基本质量分级方法的分析思路,给出了岩体基本质量分级方法的详细分级步骤,并通过分析对该围岩分级方法的科学性及可靠度进行了评价。 相似文献
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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。 相似文献
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基于岩体质量指标BQ的岩质边坡工程岩体分级方法 总被引:2,自引:0,他引:2
对于线路工程上具有普遍性的岩质边坡,因数量多,范围广,工程勘察深度相对较浅。依据规范的测试和试验,建立一种基础性岩体质量评价方法,实现边坡工程岩体分级,并根据行业要求与经验提出支护措施,对提高岩质边坡工程设计与施工的科学性无疑具有重要的意义。针对现有的《工程岩体分级标准》(GB50218-94)没有涉及边坡工程岩体分级,在深入研究和系统消化边坡工程岩体分级成果基础上,提出基于岩体质量指标BQ的岩质边坡工程岩体分级方法(简称BQ-RSlope方法)。该方法在岩体基本质量指标基础上,考虑控制边坡稳定性的主要结构面类型与延伸性、结构面产状与坡面间关系以及边坡内地下水发育程度等影响因素,对岩体基本质量指标进行修正,由此确定边坡工程岩体级别,并给出各级别边坡工程岩体自稳能力的评价。结合4个边坡工程10个坡段的应用性验证,表明依据文中方法获得的各边坡坡段的岩体质量分级以及该基于质量指标对边坡稳定性的评价结果与工程实际总体相符,提出的依据BQ的岩质边坡工程岩体分级方法是合适的。 相似文献
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对原位碎裂岩体套用传统的分级方法得到岩体分级结果较低,但该类岩体的波速却较高、完整系数较高,这两者之问是相互矛盾的。在系统论述了边坡岩体质量分级的方法——RMR分类、SMR分类、CSMR分类体系的基础上提出了MCSMR法,并且通过工程实例验证了MCSMR法,实例说明MCSMR法对该工程的岩体质量分级是可行的。 相似文献
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松动岩体的工程特性研究 总被引:7,自引:5,他引:7
大柳树坝址位于规模巨大的活动断裂带内, 岩体发生了大范围松动, 表现为两岸岩体“风化”深度明显偏大,岩体质量指标偏低, 岩体完整程度差, 地下水位埋深大, 岩体透水性强, 岩体强度大幅度降低, 岩体质量差。这些工程特性与同样外动力条件、同时代、同岩性、相距仅48 km 的小观音坝址形成了巨大反差。由于区域断裂活动和松动岩体的双重制约, 使得大柳树坝址区工程地质问题复杂化, 不仅评价困难, 而且处理难度大。 相似文献
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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。 相似文献
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南水北调西线工程隧洞围岩分类和变形分析 总被引:8,自引:0,他引:8
根据工程地质性质和砂岩、板岩比例对隧洞区工程地质岩组进行了划分,并对结构面和岩体结构进行分级和分类,在此基础上用T系统和RMR系统对隧洞围岩进行分类;变形计算中,根据围岩分类,采用基于GSI的Hoek-Brown经验方法对围岩岩体变形进行分析计算,并根据围岩分类和变形计算,对TBM在西线的适用性进行了探讨。 相似文献
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水电站地下厂房层状围岩现场监测及稳定性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对复杂变化地质环境下的主厂房围岩进行各种因素作用下的综合稳定分析,并依据多种测试手段,对开挖后洞群交叉部位的围岩位移、松动范围等进行动态跟踪监测.研究开挖过程中主厂房顶拱围岩的变形规律、围岩松动范围,并利用有限差分法对地下洞群各开挖步序的围岩位移进行计算分析.实时监测数据和理论计算成果对比分析表明:计算结果与监测数据较好吻合.因此研究成果对同类型大型地下洞群层状围岩变形破坏特征、变形规律、力学行为、松动范围的研究具有重要的参考价值,并对一些控制性指标的界定具有理论指导意义,同时对大型地下洞群的设计和施工具有一定的指导作用. 相似文献
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公路隧道围岩模糊信息分类的专家系统 总被引:10,自引:0,他引:10
符合实际的围岩分类是公路隧道设计和施工的重要依据,是准确进行施工地质超前预报的指南。目前的公路隧道围岩分类规范中,围岩类别与各评定指标间尚未建立起精确的本构关系,在具体应用时受人为因素影响较大。针对围岩分类中存在的这类“模糊性”问题,引入模糊信息分析模型,借助专家丰富经验和既有隧道围岩分类信息,创建了公路隧道围岩模糊信息分类的专家系统,在围岩定量分类方面取得新的进展。 相似文献
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针对以往智能优化算法学习速度慢、对参数选择敏感等问题,引入极限学习机(ELM)方法用于围岩分类。在分类指标方面,结合快速性与准确性,制定快速分级参数标准,以公路隧道设计规范中的BQ法为基准,从以往及正在施工的隧道中收集对应的样本,从而建立了公路隧道施工期围岩快速分类的极限学习机模型。之后将正在开挖隧道工作面的快速分级参数,提供给模型进行判别,达到快速、精确分级目的。通过抚松隧道实际验证,该模型判断结果与实际施工情况吻合,可用于指导施工阶段的隧道围岩快速分级。 相似文献
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