隧道软弱围岩大变形监控及免疫智能反分析

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在新奥法(New Austrian Tunnelling Method-NATM)施工过程中对大埋深长隧道围岩开挖进行动态监测,根据监测信息较为准确地反演分析围岩物理力学参数和初始应力场,以及对围岩类别、岩体的变形和受力状态进行分析,是围岩稳定性分析的关键。智能算法在该研究领域表现出强大的功能,成为近些年岩土工程反分析以及相关研究的重点。免疫算法(Immune algorithm,简称IA)作为一种新的智能计算方法,其在岩土工程的应用尚处于摸索阶段,然而生物免疫系统和地下工程的特点是具有很大可类比性的,因此,在反演算法中引入了生物免疫系统信息处理机制,在地下工程分析中有着更为广阔的应用前景。本文立足工程实用性,在以下方面进行了研究:1、由于地质勘探单位给予设计、施工单位的都是综合围岩分类的结果,导致设计施工单位在最不利条件下的围岩来进行设计施工,造成很大的浪费。本文对两郧断裂带的特点及其对云岭隧道施工的影响进行了分析,模拟行业专家在判断设计过程的动态思考方式,形成了基于自组织竞争神经网络及模糊推理的评判系统,根据不同地质条件,快速提出围岩分类及不同的设计方案,符合现代动态设计理念,体现了新奥法的思想精髓。2、在高应力软弱围岩中构筑长大隧道,围岩大变形必然是一个突出的问题。通过合理布置监测点,对云岭隧道围岩进行监控量测,并对数据进行处理分析。考虑到监测数据误差对分析结果将造成不利的影响,将未确知数学理论引入到位移观测数据的误差分析中,使用改进的未确知滤波法对数据进行处理。3、对围岩监测数据的分析和变形预测方法进行了介绍,通过监测数据处理,对云岭隧道围岩的收敛变形特点和软弱围岩的流变特性进行分析;并通过数据建模,对围岩进行超前预报,获取收敛趋于稳定的值和趋于稳定的时间,并在实际测量中得到验证。4、对生物免疫系统的工作机理进行介绍,分析了人工免疫算法与生物免疫系统的对应关系。设计了人工免疫算法的智能计算框架及计算流程,将所求解问题特征的相关因素,相应的计算模型,设计的智能算法进行综合考虑,得到智能化的信息处理效果,并将效果进行适当评估总结。5、考虑到隧道工程的特点和目前免疫算法的研究方向,有针对性地分析研究了免疫遗传算法、自适应免疫算法设计方法以及实现方式,引入了相似性的矢量距的抗体选择机制和自适应免疫策略;把围岩破坏模式作为一个复杂的非线性系统的辨识问题进行识别分析,结合免疫网络识别自己、非己和抗体的多样性以及处理抗原的机理,神经网络优化、聚类的特点,提出了通过免疫算法对神经网络进行优化的分析模型,研究了免疫神经网络的算法设计步骤及实现方法。6、研究了围岩物理力学参数的正演反分析的实现过程,提出模块化的基于自适应免疫神经网络的算法;形成基于FLAC3D的正向计算—参数智能反分析—反分析结果验证的智能分析方法。在算法的实现过程中研究了如何用聚类算法确定网络的初始权值集合,如何进行免疫选择以及如何构造免疫算子的方法;通过对云岭隧道Ⅲ类围岩物理力学参数分析,反演得到的围岩物理力学参数改进了初勘资料的建议值,这对隧道围岩稳定性评价、信息化设计具用实际意义。
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