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基于现场监测的软岩硐室围岩变形预测研究
| 论文题名： | 基于现场监测的软岩硐室围岩变形预测研究 |
| 关键词： | 隧道施工;软岩硐室;围岩变形;动态监测;BP神经网络 |
| 摘要： | “勤量测”是隧道新奥法施工中关键的一环，隧道监控量测项目主要包括地质及支护观察、周边收敛、拱顶下沉、仰拱隆起及洞口地表沉降等必测及选测项目。现场监控量测数据可以实现指导施工、安全评价、修正设计、以及积累资料，为处理风险事务和工程安全事故提供参考依据。其表现的是各种复杂综合因素对围岩变形的影响结果，蕴含着丰富的信息。但目前对监测数据的处理方法往往过于简单，有必要进行更深入的处理和分析，发掘其工程中更多潜在价值。本文依托《国家重大科技基础设施项目华中科技大学精密重力测量研究设施改扩建山洞实验室》建设项目，开展了以下工作： （1）基于现场实测拱顶下沉和周边收敛监控量测数据，分析Ⅴ级和Ⅳ级围岩典型断面围岩变形特征，归纳围岩开挖后均经历急剧变形阶段、缓慢增长阶段、变形稳定阶段；对于台阶法开挖工法，上台阶开挖后的变形占总变形量的绝大部分。 （2）结合BP神经网络，通过MIDASGTS作为数值模拟工具构造样本，用于训练神经网络，构造了有效的反演分析模型，实现基于现场实测数据反演围岩的变形模量E、泊松比??、摩擦角??和粘聚力c等围岩力学性质参数，从而预测围岩变形。 （3）针对原始GM（1,1）模型对拱顶下沉预测结果不理想的问题，在定解条件的初值选取和背景值公式两方面进行改进。改进后的模型对实测数据的拟合效果更加贴合，预测结果精度有所提升，表明论文提出的改进灰色预测模型可靠。 通过监测数据反演围岩参数及预测后续变形，实质上是对原始监测数据的潜在价值的进一步发掘，充分发挥了现场监测数据的重要性。论文的探索成果具有一定理论价值和工程实践意义，可对软岩隧道工程相关问题的研究提供借鉴。 |
| 作者： | 汤宗磊 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 李小青 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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