Sloboda模型在隧道围岩变形预测中的应用及其适用性分析

隧道围岩变形的监测和分析对于隧道工程的设计和施工都非常关键,鉴于Sloboda生长曲线与隧道围岩变形-时间曲线的相似性,将Sloboda模型引入到围岩变形预测中,通过围岩变形-时间曲线的拟合预测未来围岩变形发展趋势和围岩极限变形值。通过工程实例具体分析了Sloboda模型的适用性,结果表明：Sloboda模型可以较好的拟合隧道围岩变形-时间曲线;围岩变形-时间曲线的波动性以及尾部阶段发展趋势进对Sloboda模型预测效果存在影响;Sloboda模型预测效果要优于指数曲线模型和双曲线模型,具有更好的应用价值。     

月亮山隧道围岩变形规律及稳定性分析

隧道开挖时,控制围岩变形是工程安全的重要保障。本文以湖北省月亮山隧道为例,选择三个典型隧道断面数据进行围岩变形研究,得到了围岩变形-时间关系曲线。通过利用最小二乘法和nlinfit函数法对量测数据的处理,得出两种回归分析方法下拟合程度的比较分析研究,从而发现一种更简便的计算方法和更适合该隧道的回归方程,预测了收敛趋于稳定的时间和总变形量,确定预留变形量,为二次衬砌提供合理的支护时机。同时运用FLAC-3D三维有限元软件进行了数值模拟,分析了该隧道施工的空间效应,得到了围岩变形稳定距离。最后对隧道围岩稳定性进行了评价,给出相应的处理建议,对隧道的设计修改和施工具有重要的指导意义。     

月亮山隧道围岩变形规律及稳定性

隧道开挖时,控制围岩变形是工程安全的重要保障。以湖北省月亮山隧道为例,选择三个典型隧道断面数据进行围岩变形研究,得到了围岩变形-时间关系曲线。通过利用最小二乘法和nlinfit函数法对量测数据的处理,得出两种回归分析方法下拟合程度的比较分析研究,从而发现一种更简便的计算方法和更适合该隧道的回归方程,预测了收敛趋于稳定的时间和总变形量,确定预留变形量,为二次衬砌提供合理的支护时机。同时运用FLAC3D三维有限元软件进行了数值模拟,分析了该隧道施工的空间效应,得到了围岩变形稳定距离。最后对隧道围岩稳定性进行了评价,给出相应的处理建议,对隧道的设计修改和施工具有重要的指导意义。     

Weibull曲线拟合模型在隧道监控数据处理中的应用

监控量测是隧道新奥法施工的三大要素之一,通过对监控数据的回归分析可以预测围岩的最终位移等,进而有效地指导隧道设计与施工。本文采用Weibull模型作为回归函数对隧道围岩变形实测数据进行了回归分析,并与其它几种常用回归函数进行了比较。结果表明:将Weibull模型作为回归函数,回归方程理论曲线与实测曲线的吻合度最高,误差范围更小,能够更加准确的反映隧道围岩变形量与时间之间的关系,这对于准确预测围岩变形量和确定二次衬砌的时间具有一定的参考价值。     

隧道围岩变形量预测的灰色模型应用比较研究

隧道施工过程中的围岩变形监测是掌握围岩的动态信息、确保施工期间隧道稳定性的重要手段.围岩位移预测则是支护形式、支扩参数设计恰当与否和了解运营以后隧道长期稳定性的关键所在.传统预测方法有基于岩体力学理论的计算方法、基于实测值的拟合方法等,本文通过以实际工程原始数据列作为参考数列,建立围岩预测量测数据的灰色预测预测模型以及3种GM(1,1)改进模型,并通过比较结果及关联度分析发现,一般的GM(1,1)灰色预测模型适用于围岩变形量的短期预测,更新递增模型和新陈代谢模型在作较长期预测时,预测精度更高.     

改进一维卷积神经网络的隧道围岩收敛变形分级预测

隧道围岩收敛变化是认识围岩和支护结构动态作用及其时空演变机理的前提,变形分级准确预测是对围岩稳定性和支护结构有效性评估的重要基础.本文提出了改进一维卷积和支持向量机融合深度网络的隧道收敛变形分级预报模型.根据围岩变形的主要影响因素和特征类型,选取强度应力比、隧道埋深、隧道等效直径、支护刚度和岩体质量指标,建立了变形等级的识别框架.收集了159组国内外经典的隧道收敛变形实例数据,采用全局均值池化层和支持向量机改进传统卷积神经网络中全连接层和Softmax层进行等级分类,利用改进的一维卷积神经网络自动提取隧道变形的隐含典型特征.运用衰减学习率和Dropout正则化深度学习训练技巧,防止模型出现过拟合.与其他方法的结果对比,证明了该方法有着更好的准确率和鲁棒性,模型完全利用数据驱动实现有限数据集的深层复杂且微妙关系学习.应用于多雄拉公路隧道的围岩收敛变形分级预测,预测结果与现场实际一致,进一步验证了方法的准确性和适用性.研究结果有利于提高隧道收敛变形预测的理论水平和可靠性,为类似工程提供参考.     

灰色Verhulst模型在隧道拱顶沉降预测中的应用

隧道施工中,受各种不确定因素的影响,隧道围岩变形特征极其复杂。因而必须通过对现场监测数据的处理和分析,及时了解围岩动态,确定合理的支护时间。对围岩变形监测数据的处理有很多方法,但是由于数据本身的贫乏性、不确定性,对以后的预测很难达到理想的效果。灰色系统理论特有的处理“小样本、贫信息、不确定“问题的特点使得其在这个领域应用具有一定的优势。本文以某高速公路隧道为例,通过引入灰色系统理论,利用Verhulst模型对拱顶沉降量进行了预测,为类似工程提供了参考和借鉴。     

基于灰色Verhulst模型的珠江新城隧道变形监测数据分析

针对珠江新城隧道工程水文地质和周边环境的实际情况,该文建立适用于该工程的变形监测系统,并以地表沉降变形监测数据为例,对隧道变形规律特征进行研究,利用灰色Verhulst模型对其进行回归处理分析,得到相应变形曲线规律与数学模型,证明了灰色理论在工程应用中的可靠性。该文对断面E2-6测点的监测数据进行回归分析,结果显示:利用灰色Verhulst模型得到拟合的曲线与累计沉降变形的时程曲线的相关性高达0.989 4,与实测数据相比吻合度高达92.63%,拟合模型较好。     

小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.     

监控量测在公路隧道中的应用

本文结合工程实际案例,以监控量测为手段,动态观测隧道围岩变化,根据围岩变形的监测数据,预测由开挖引起的地表和围岩变形发展趋势,及时对固岩稳定性和支护系统的安全性进行分析和评估,为优化设计和施工参数提供依据。     

生长曲线模型在隧道监控数据处理中的应用

分别采用Weibull生长曲线模型、对数函数模型、指数函数模型和幂函数模型等4种回归模型对某隧道拱顶下沉的实测数据进行了回归分析,并将各模型预测结果和实测数据进行了对比.结果表明：Weibull生长曲线模型的预测结果与实测数据最为吻合,精度最高,误差最小.因此,采用Weibull模型对隧道围岩变形情况进行回归分析,效果要优于其他3种传统模型.     

灰色系统理论在隧道围岩变形预测中的应用

根据某隧道围岩变形的实际监测数据,应用灰色系统理论并建立GM（1,1）模型对围岩变形进行分阶段不同维度的预测,并在此基础上进一步比较了几种改进的GM（1,1）模型的实际预测效果。计算证明了灰色模型在围岩变形预测中的适用性。     

庙岭隧道基于时空效应的围岩稳定性分析

为研究庙岭隧道围岩变形规律,并对其洞室稳定性进行评估;通过现场勘察,收集及整理该工程的地质资料、施工工艺、围岩变形监测数据,对隧道围岩变形规律分别从时间和空间两个角度进行回归分析,结果表明,隧道所采用的台阶法施工、设计的初期支护参数是合理的,满足施工安全和洞室稳定性要求,进一步得到隧道围岩变形随时间和空间变化的关系,找到了控制洞室稳定性的关键点,为其他类似工程控制洞室稳定性积累了经验。     

考虑温度效应的板岩隧道围岩蠕变变形规律研究

隧道开挖后,围岩应力重新分布,产生蠕变变形现象,常会引起大变形、塌方、冲击地压等灾害.为解决此问题,进行了0～120 d的围岩位移、温度现场监测试验,预测和评价板岩隧道围岩的长期稳定性.首先,基于监测位移和温度变化规律,建立改进的Harris温度-时间关系表达式;然后,嵌入Heard幂律型蠕变模型,得到一个新的考虑温度...     

基于回归分析法的某隧道围岩变形规律研究

通过对G318线高尔寺隧道围岩变形监测,获得了拱顶沉降和边墙收敛准确数据.利用最小二乘法回归分析方法对监测成果数据进行拟合处理,并对其精度进行分析研究.根据回归拟合方程表明隧道围岩开挖后的一段时间内,其变形位移随开挖时间出现非线性的变化规律,最终趋于稳定值,此与实际监测结果一致.研究结论对隧道围岩开挖施工以及支护时间的选择具有重要指导意义.     

土质隧道非均匀收敛变形下等效地层损失解析计算

从土质隧道开挖引起洞周边土体非均匀收敛变形角度出发,提出了以隧道开挖引起周边土体非均匀收敛曲线与隧道最终衬砌断面曲线所围面积等效计算地层损失的非均匀模型,并利用上限定理及变分法推导了该模型下等效地层损失Vs的极限解析表达式;并总结归纳了沉降槽宽度系数i的近似表达统一式。最后将本文方法预测地面沉降的结果与离心机隧道模型试验结果及实际隧道工程现场监测结果进行对比,验证了(1)从收敛塑性变形角度定义及由上限定理计算地层损失Vs具有一定的有效性;(2)能较好的拟合试验和现场监测结果,表明了从围岩物理力学性质上研究地面沉降具有一定的可行性。     

基于分段回归模型的变形监测数据分析

通过对回归模型在变形监测的应用研究,结合工程实例,对某高铁隧道的拱顶沉降值运用分段回归模型进行分析预测,建立时间和位移变形量的回归分析模型,并从统计检验、曲线线型、拟合度三个层面进行评价,得出分段回归模型可以较好的预测隧道断面的变形趋势,从而验证了该方法的工程实用价值。     

沈阳地铁隧道开挖蠕变效应

为了预测沈阳地铁一号线在将来运营中的长期稳定性,采用FLAC数值模拟的方法,选取有代表性的青怀区间隧道,进行了沈阳地铁隧道长期蠕变效应数值分析。结果表明:就10年后隧道周边位移分布情形来看,拱顶的蠕变效应最大,其次依次为拱脚→底板→墙腰,说明拱顶处应作为长期蠕变分析时的重点,同时证实了地表蠕变效应最大的结论,体现了地铁浅埋隧道的变形特征;从分析点的位移-时间和位移速率-时间曲线,得出了隧道围岩属于稳定蠕变的结论,预测地铁隧道在今后运营过程中将处于长期稳定状态。该成果可为即将投入运营的沈阳地铁工程提供重要参考。     

基于RBF神经网络的隧洞围岩变形预测方法

传统回归方法对于围岩变形时程曲线存在反弯点，这种情况的模拟具有难度。提出的基于RBF神经网络的隧道围岩变形预测方法，不仅能很好地描述复杂的围岩变形时程曲线     

隧道围岩收敛变形的改进GM(1,1)预测模型

为了有效提高隧道围岩变形的预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差、外界因素等噪声干扰造成的监测数据随机突变和离散性,提高了模型预测效果,并结合梅花山隧道典型监测断面对改进GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:改进GM(1,1)预测模型增强了环境适应能力;预测结果与实际监测数据吻合程度明显提高,具有较好的实际工程应用推广价值。