山嶺隧道動態(tài)設計與施工智能輔助決策系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、新奧法目前仍然是山嶺隧道施工的主要工法,該法以圍巖分級為工程類比的橋梁,然后依據施工中的監(jiān)測信息,及時調整初步設計,形成動態(tài)信息化施工。合理的巖體質量分級對于制定隧道工程設計和施工方案是十分重要的。鉆爆施工參數的選擇不僅關系到隧道圍巖及支護結構的穩(wěn)定性,也影響到施工進度和費用。如何優(yōu)化爆破工藝參數,同時有效地保證圍巖的穩(wěn)定,是目前鉆爆法隧道施工中亟待解決的關鍵技術問題。
  在隧道施工監(jiān)控量測過程中,手工管理大量的監(jiān)測數據,既容易

2、丟失數據,且不便于生成各種曲線,并對圍巖和支護結構的變化情況進行分析,施工過程中圍巖變形的時空效應難以評估,從而缺乏判斷圍巖穩(wěn)定性的科學依據。
  論文針對現(xiàn)階段長大隧道施工存在的以上問題,結合安徽省績(溪)-黃(山)高速公路佛嶺長大隧道施工,采用現(xiàn)場測試、室內試驗、理論分析和數值模擬的綜合研究手段,并引入人工智能技術,對隧道施工期圍巖現(xiàn)場分級、光爆工藝參數優(yōu)化和監(jiān)控量測信息管理展開深入研究,最終將研究成果集成化,開發(fā)隧道施工智能

3、輔助決策系統(tǒng)可視化軟件,為今后公路隧道動態(tài)設計和信息化施工提供借鑒指導。論文取得了以下創(chuàng)新性成果:
  1.以國標BQ圍巖分級方法為依據,提出了適應現(xiàn)場施工的隧道圍巖快速分級指標及各指標的簡便測試方法,引入進化支持向量回歸理論,建立了圍巖級別與分級指標之間的非線性數學模型;
  2.采用粒子群優(yōu)化(PSO)算法優(yōu)化指數函數、雙曲線函數和對數函數的回歸系數,實現(xiàn)了任意監(jiān)測數據的自動擬合,并采用PSO與BP神經網絡耦合算法建立圍

4、巖變形與時間之間的非線性智能模型,以進行圍巖變形的超前預報;引入有限單元法,通過對關鍵點圍巖壓力監(jiān)測數據的連續(xù)插值,采用荷載-結構模型計算初期支護結構內力以進行初期支護穩(wěn)定性判斷;
  3.提出了隧道工程施工光爆參數優(yōu)化的有約束多目標規(guī)劃數學模型,即光爆參數優(yōu)化是在保證爆破后圍巖穩(wěn)定(約束條件)的前提下,達到圍巖松動范圍和超欠挖量的最小化,并依據現(xiàn)代優(yōu)化理論提出了相應的求解算法;
  4.引入粒子群優(yōu)化(PSO)與BP神經元

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