• 中国出版政府奖提名奖

    中国百强科技报刊

    湖北出版政府奖

    中国高校百佳科技期刊

    中国最美期刊

    留言板

    尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

    姓名
    邮箱
    手机号码
    标题
    留言内容
    验证码

    云岭隧道围岩监测免疫智能正演反分析

    王晓睿 王元汉 刘晓南

    王晓睿, 王元汉, 刘晓南, 2008. 云岭隧道围岩监测免疫智能正演反分析. 地球科学, 33(5): 699-705.
    引用本文: 王晓睿, 王元汉, 刘晓南, 2008. 云岭隧道围岩监测免疫智能正演反分析. 地球科学, 33(5): 699-705.
    WANG Xiao-rui, WANG Yuan-han, LIU Xiao-nan, 2008. Back-Analysis for Surrounding Rock Deformation Monitoring of Yunling Tunnel. Earth Science, 33(5): 699-705.
    Citation: WANG Xiao-rui, WANG Yuan-han, LIU Xiao-nan, 2008. Back-Analysis for Surrounding Rock Deformation Monitoring of Yunling Tunnel. Earth Science, 33(5): 699-705.

    云岭隧道围岩监测免疫智能正演反分析

    基金项目: 

    国家自然科学基金项目 50609028

    详细信息
      作者简介:

      王晓睿(1975—),男,博士研究生,主要从事数值计算和深埋长隧道围岩变形方面的研究工作.E-mail:wxrui203@163.com

    • 中图分类号: U45

    Back-Analysis for Surrounding Rock Deformation Monitoring of Yunling Tunnel

    • 摘要: 深埋长隧道中大变形、高应力、复杂的工程地质环境和长期使用需要使得对隧道围岩的稳定性分析成为决定深埋长大隧道工程成败的关键问题.利用位移反分析法分析确定围岩参数是目前研究的一个重点, 用以处理隧道围岩物理力学参数与量测信息之间的非线性关系, 对围岩二次支护方案进行判断、调整.而人工智能在识别、表达与处理这种复杂的非线性关系方面表现了极强的能力.通过对十漫高速公路云岭隧道围岩变形进行监控测量, 结合生物仿真系统和快速拉格朗日分析软件(FLAC) 进行正演分析, 利用神经网络的高度非线性、网络推理和网络耦合能力, 通过数值分析软件获得神经网络训练所需要的输出向量, 以可自适应调节的免疫算法为搜索工具对参数进行全局空间搜寻, 寻找最佳网络结构, 利用量测信息反分析寻找最佳参数, 得出结果再通过正向计算进行验证.通过智能反演分析, 改进了原勘测资料中的建议值, 调整了支护方案, 得到满意结论.表明本文所提反演分析对隧道围岩稳定性评价及信息化设计的实际意义.

       

    • 图  1  隧道洞口地表变形测点布置

      Fig.  1.  Diagram showing observation point of ground deformation at tunnel entrance

      图  2  地表沉降观测点平面布置

      Fig.  2.  Diagram showing observation point of ground settlement

      图  3  水平收敛及拱顶下沉量测

      Fig.  3.  Diagram showing horizontal constringency and arch sedimentation

      图  4  自适应免疫算法的流程

      Fig.  4.  Flow of adaptive immunity algorithm

      表  1  Ⅲ类围岩物理力学参数取值范围

      Table  1.   Parameters range of physical and mechanical of Ⅲ surrounding rock

      表  2  神经网络训练样本

      Table  2.   Training specimen of neural network

      表  3  围岩物理力学参数反演值

      Table  3.   Parameters obtained by back analysis

      表  4  围岩物理力学参数反分析结果对比

      Table  4.   Comparison of observing displacement and calculation

    • An, H. G., Feng, X. T., 2001. The research of evolutionary finite element method of the stability and opti mizationat large cavern group. Rock and Soil Mechanics, 22 (4): 373-377 (in Chinese with English abstract).
      Arora, J. S., Dutla, A., 1997. Explicit and mplicit methods fodesign sensitivity analysis of nonlinear structures under dynamic loads. Appl. Mech. Review, 50 (1): 11-19.
      Gao, W., Zheng, Y. R., 2004. Integrated intelligent method for displacement prediction in underground engineering. China Civil Engineering Journal, 37 (4): 87-92 (in Chinese with English abstract).
      Goldberg, D. E., 1989. Genetic algorithms in search, opti mizationand machine-learning. Addison Wesley, New York.
      Holland, J. H., 1975. Adaptation in natural and artificial systems; anintroductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. MIT Press, Cambridge.
      Li, X. H., Wang, H. T., Jia, J. Q., et al., 2005. Ultimate displacement discrimination of stability and reliability analysis of surrounding rocks of tunnel and underground engineering. Rock and Soil Mechanics, 26 (6): 850-854 (in Chinese with English abstract).
      Scinvivas, M., Patnaik, L. M., 1994. Adaptive probabilities of crossover and mutation in geneticalgorithms. IEEE Trams SMC, 24 (4): 656-667.
      Tan, Y. Z., Shen, J., Xiao, J., et al., 2002. Overview of artificial immune engineering. Journal of Southeast University (Natural Science Edition), 32 (4): 676-682 (in Chinese with English abstract).
      Wang, D. G., Liu, Y. X., Li, S. J., 2000. Genetic algorithms for inverse analysis of displacements in geotechnical engineering. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 19 (Suppl. ): 979-982 (in Chinese with English abstract).
      Wang, X. F., 2006. Intelligent and nonlinear analysis of the stability of deep-buriedtunnel, tssterm. Chongqing University, Chongqing (in Chinese with English abstract).
      Zhang, Z. Q., Feng, X. T., Yang, C. X., et al., 1999. Study on applicability of geneticneural network modeling of nonlin-ear fisplacement yi me series. Rock and Soil Mechanics, 20 (4): 19-24 (in Chinese with English abstract).
      Zheng, Y. R., Liu, X. H., 1996. Nonlinear science and rock mechanics problems. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 18 (1): 98-100 (in Chinese with English abstract).
      安红刚, 冯夏庭, 2001. 大型洞室群稳定性与优化的进化有限元方法研究. 岩土力学, 22 (4): 373-377. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX200104002.htm
      高玮, 郑颖人, 2004. 地下工程变形预测的集成智能方法. 土木工程学报, 37 (4): 87-92. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TMGC200404016.htm
      李晓红, 王宏图, 贾剑青, 等, 2005. 隧道及地下工程围岩稳定性及可靠性分析的极限位移判别. 岩土力学, 26 (6): 850-854. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2005.06.003
      谈英姿, 沈炯, 肖隽, 等, 2002. 人工免疫工程综述. 东南大学学报(自然科学版), 32 (4): 676-682. doi: 10.3321/j.issn:1001-0505.2002.04.032
      王登刚, 刘迎曦, 李守巨, 2000. 岩土工程位移反分析的遗传算法. 岩石力学与工程学报, 19 (增刊): 979-982. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX2000S1033.htm
      王心飞, 2006. 深埋隧道稳定性分析的智能化及非线性研究[博士论文]. 重庆: 重庆大学.
      张治强, 冯夏庭, 杨成祥, 等, 1999. 非线性位移时间序列进化神经网络建模的适应性研究. 岩土力学, 20 (4): 19-24. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX199904003.htm
      郑颖人, 刘兴华, 1996. 近代非线性科学与岩石力学问题. 岩土工程学报, 18 (1): 98-100. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTGC601.015.htm
    • 加载中
    图(4) / 表(4)
    计量
    • 文章访问数:  3811
    • HTML全文浏览量:  565
    • PDF下载量:  80
    • 被引次数: 0
    出版历程
    • 收稿日期:  2008-01-25
    • 刊出日期:  2008-09-25

    目录

      /

      返回文章
      返回