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岩质隧道信息化施工及围岩力学参数反分析研究
| 论文题名： | 岩质隧道信息化施工及围岩力学参数反分析研究 |
| 关键词： | 岩质隧道;数值模拟;BP神经网络;遗传算法;围岩力学;信息化 |
| 摘要： | 传统的岩石力学分析方法，不论是理论分析还是数值分方法，都是一种正向思维或确定性思维。然而对岩土工程问题应用正面的纯理论和数值预测及计算，往往是很难奏效的。必须详细地了解实际的条件和过程，积累经验，对理论和参数进行合理修正;在工程中不断监测并积累数据，在其基础上合理优化参数，再计算和预测以后的变化，从而达到更高的精度。因此实际工程中需要“理论导向，经验判断，精心观测，合理反算”。本文以绿春坝铁路隧道为工程应用背景，利用现场监测数据为基本信息，结合三维数值分析及遗传神经网络智能反分析系统，对围岩力学参数进行了反分析。 根据现场典型监测断面数据的回归分析与曲线拟合，分析围岩变形（拱项下沉及水平收敛）随时间以及空问变化的特点，预测围岩变形趋势并为二次衬砌提供最佳时机。 采用正交设计法及均匀设计法对待反演的围岩力学参数（弹性模量E、泊松比μ、内聚力c及内摩擦角φ）在初始域范围内进行设计，将多组参数样本代入到已建立好的三维数值隧道开挖模型中，结合三台阶七步开挖法施工工艺进行围岩弹塑性分析，求出关键点位移组成BP神经网络的训练样本及测试样本。 针对BP神经网络易陷入局部极小值和训练时间过长等缺点，利用遗传算法全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值。将数值计算结果作为训练样本及测试样本构建GA-BP智能反分析系统。 本文在综合研究上述内容的基础上，将GA-BP智能反分析系统应用于隧道开挖工程中，结合现场量测信息反演围岩力学参数，将优化参数代入到有限元程序中进行计算分析，评估围岩稳定性及支护结构。 |
| 作者： | 关永平 |
| 专业： | 岩土工程 |
| 导师： | 宋建 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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