基于松动圈-位移增量监测信息的高地应力下洞室群岩体力学参数的智能反分析

考虑到高地应力下洞群围岩力学行为独特性和深部地下工程研究需要,提出大型洞室群岩体参数的智能反演新方法。该方法是采用弹脆塑性本构CWFS模型,以分步开挖引起的松动圈和位移增量监测信息为输入,首先通过参数敏感性分析确定待反演的参数,再建立位移增量–松动圈深度的联合适应度函数,用进化神经网络–遗传算法求得待反演参数的数值,并进行后续开挖引起的位移演化的灰色关联度分析和松动圈的实测值与计算值对比对反演结果进行检验的反分析方法。用该方法对具有高地应力特征的拉西瓦水电站花岗岩地下洞室群围岩的力学参数进行了反演,通过地下洞室群的第2～6层开挖引起的位移增量和松动圈的测试值,反演求出相关5个岩体力学参数的值。用反演所得的参数值对第7步开挖引起的位移增量和松动圈变化进行计算分析,结果表明该方法的正确性。     

Identification of structure and parameters of rheological constitutive model for rocks using differential evolution algorithm

To determine structure and parameters of a rheological constitutive model for rocks,a new method based on differential evolution(DE) algorithm combined with FLAC3D(a numerical code for geotechnical engineering) was proposed for identification of the global optimum coupled of model structure and its parameters.At first,stochastic coupled mode was initialized,the difference in displacement between the numerical value and in-situ measurements was regarded as fitness value to evaluate quality of the coupled mode.Then the coupled-mode was updated continually using DE rule until the optimal parameters were found.Thus,coupled-mode was identified adaptively during back analysis process.The results of applications to Jinping tunnels in China show that the method is feasible and efficient for identifying the coupled-mode of constitutive structure and its parameters.The method overcomes the limitation of the traditional method and improves significantly precision and speed of displacement back analysis process.     

深埋硬岩隧洞开挖诱发破坏的防治对策研究

 针对深埋硬岩隧洞围岩脆性破坏分析时传统应力指标的局限性和相应防治措施理论研究不足的特点,在数值分析中应用反映高地应力下硬岩脆性破坏特点的RDM本构模型,结合局部能量释放率评价指标分析硬岩脆性破坏过程中能量释放的强弱,对深埋隧洞开挖过程中防治围岩脆性破坏的设计及施工措施进行综合性研究。首先,通过评价隧洞群洞间距、施工进度等设计方案对围岩能量释放的影响,提出预防岩爆发生的区域性对策。然后,针对能量释放的时空演化规律,本着减压卸能的原则,给出支护时机、支护类型和参数的设计建议。同时,在施工控制措施方面通过分析在掌子面上布置应力释放孔爆破卸压防治岩爆的效果,给出应力释放孔布置方案的优化建议。最后,应用上述方法对锦屏二级水电站辅助洞围岩的脆性破坏提出工程防治措施,实践结果表明,所提出的防治对策完全可行,可供类似工程借鉴。     

高应力下硬岩地下工程的稳定性 智能分析与动态优化

针对高应力下地下工程变形破坏的特点,提出高应力下地下工程稳定性的综合集成智能分析与动态设计优化的新思路,即以工程区域地应力、地质构造特征、高应力下的应力路径改变的岩石(体)变形破坏机制以及与之相对应的模型识别、基于新评价指标(局部能量释放率、破坏接近度)的确定性与不确定性方法结合的围岩稳定性分析、考虑多方面的开挖与全局支护优化、基于现场最新监测和开挖揭示的工程地质信息的动态反馈分析等为主线,给出高应力地区三维地应力场特征识别的新方法、高应力下硬岩本构模型识别的新方法、地下工程安全性评价新方法以及动态反馈智能分析与优化设计方法.该新思路和新方法成功地进行了拉西瓦水电站和锦屏II级水电站地下厂房稳定性的动态反馈分析和设计优化.     

岩石破裂与能量释放过程的FLAC3D数值模拟

针对以往研究只注重岩石材料裂纹发育和破裂范围模拟的局限性,提出了一种考虑弹性模量劣化的CWFS(cohesion weakening and frictional strengthening)改进本构模型。基于该模型,结合局部能量释放率(LERR)和弹性释放能(ERE)等能量指标,利用FLAC^3D进行二次开发,实现了单轴压缩下岩石破裂过程和能量释放过程的细观模拟。研究表明,岩石破坏强度大小与均质度密切相关。随着均质度的提高,岩石的单轴抗压强度不断增大,破坏模式由延性破坏转变成脆性破坏,岩石裂纹及弹性能释放的时空分布逐渐集中,破坏强度逐渐增大。     

浅析支持向量机预测混凝土渗透性

本文介绍支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)的基本原理,并通过建立混凝土配合比与渗透性的相关关系来预测混凝土的渗透性.     

人工蜂群算法在重力坝断面优化设计中的应用

人工蜂群算法是一种新型的群智能优化算法,对于处理复杂的非线性多峰值优化问题具有很好的适用性。对三种典型测试函数进行性能测试,与粒子群优化算法相比较,人工蜂群算法的适应度函数评价次数明显较少,对求解多峰值优化问题具有较好的适应性,将人工蜂群算法应用于重力坝断面优化设计,研究结果表明,该方法是可行的,具有寻优效率高且易于实现的优点。     

CFG桩复合地基承载力预测的高斯过程模型

高斯过程是新近发展的一种机器学习方法,对处理复杂非线性问题具有很好的适应性。针对CFG桩复合地基承载力难以合理确定的问题,提出了基于高斯过程的CFG桩复合地基承载力预测模型。该模型通过对少量训练样本的学习,就可以建立CFG桩复合地基承载力与其影响因素之间的复杂非线性映射关系。将模型应用于工程实例,研究结果表明,CFG桩复合地基承载力预测的高斯过程模型是科学可行的。高斯过程模型的预测精度高,适用性强,具有算法参数自适应化的特点且易于实现,具有良好的工程应用前景。     

基于深层卷积残差网络的航拍图建筑物精确分割方法

针对建筑物3D建模场景下所需的建筑物主体轮廓俯视平面图获取成本较高、航拍图建筑物的分割精度低、建筑物屋顶存在干扰物影响分割等问题,文中提出了一种将5个点的位置表示为热图作为网络额外输入通道的基于深层残差网络的航拍图建筑物精确分割方法,该方法在航拍图建筑物的精确分割任务中取得了比较好的分割效果。实验结果表明,该方法具有比传统半自动分割方法Grabcut更高的分割精度和分割效率;具有比DEXTR方法更好的鲁棒性和抗干扰性。该方法可以为建筑物3D重建任务提供高精度的建筑物俯视轮廓图和建筑物顶部图片,还可以在航拍图建筑物数据集的制作过程中,作为一种准确和有效的掩码注释工具或半自动轮廓标注工具,以提高数据集的标注效率。     

岩石-混凝土界面I-II型断裂及声发射特征

通过对岩石-混凝土复合试件进行三点弯曲和四点剪切断裂试验,研究了界面I-II复合型断裂力学行为及声发射(AE)特征.结果表明:(1)岩石-混凝土界面裂纹主要有三种破坏模式.模态比越高,界面粗糙度越大,界面裂缝出现非界面扩展复杂模式的可能性越大.(2)利用声发射特征参量的突变能够有效判断起裂和失稳临界状态,利用平均频率(...