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基于FBG传感阵列的盾构隧道结构形态重构优化方法研究
| 论文题名： | 基于FBG传感阵列的盾构隧道结构形态重构优化方法研究 |
| 关键词： | 盾构隧道;布局优化;曲线重构;曲面重构;安全性能;FBG传感阵列 |
| 摘要： | 随着盾构隧道投入运营数量逐渐增加，其作为关键性交通基础设施，安全性能越来越受到人们的关注。由于受地质、水文条件和滑坡、地震等自然灾害的影响，隧道易产生结构病害，发生结构形态变化，危及人民生命财产安全。因此，实现盾构隧道三维形态及时感知与精确重构，尽早发现潜在结构健康隐患已势在必行。本文以光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）传感技术为主要监测手段，通过改进算法优化FBG传感阵列布局，采用深度学习神经网络优化离散点信息重构曲线、曲面方法，并依托仿真模拟实验、曲率标定板实验、盾构隧道全尺寸实验，对盾构隧道结构形态重构优化方法进行验证，以提升重构精度。本文的主要工作和研究成果如下： （1）提出了一种结合鲸鱼算法思想的改进Deep Q-Network（DQN）算法。该算法针对DQN算法中策略网络迭代方式进行改进，借助鲸鱼算法可实现全局大范围搜索的特性，减少策略网络迭代时陷入局部最优解的概率，增强了算法的探索性。然后将该算法运用至盾构隧道FBG传感阵列的布局优化问题中，利用仿真模型实验，验证该改进DQN算法的有效性，并得到了影响算法性能的超参数的合理取值范围。 （2）提出了一种基于自注意力机制的离散曲率点重构曲线方法。该方法以各插值点曲率信息为基准，通过将各点作为起始插入点依次拟合获取曲线信息，并传入 Transformer 神经网络提取各条拟合曲线的特征，整合得到近似于真实的曲线。然后在曲率标定实验中对算法的性能进行评估，结果表明该方法在盾构隧道断面形态曲线重构精度上较传统离散曲率点拟合曲线方法提升5%左右，有着明显的性能优势。 （3）依据对曲线重构算法的进一步改进，提出了一种基于多源信息的盾构隧道结构形态曲面重构的优化方法。该方法通过滑动窗口思想解决了Transformer难以处理高维信息的问题，从而能够将盾构隧道各监测点的应力、应变、曲率、温度等多源信息数据进行整理分析，得到盾构隧道结构形态曲面。然后以实际工程为背景，开展盾构隧道全尺寸模型实验，依据改进DQN算法得到FBG传感阵列最优布局方案，并通过该曲面重构优化方法，将FBG采集的信息重构出盾构隧道结构形态曲面。实验结果表明，使用优化后的FBG传感阵列布局方案可提升平均0.76%的重构精度，改进的曲面重构优化方法可提升平均3.19%的重构精度。 |
| 作者： | 郑体鹏 |
| 专业： | 计算机科学与技术 |
| 导师： | 邢荣军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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