收藏本站
《北京交通大学》 2011年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

分岔隧道设计施工优化与稳定性评价

徐冲  
【摘要】:分岔隧道是一类由大跨变断面段、连拱段和小间距段共同构成的组合隧道形式,其线形设计上的多断面、多尺度和施工工序及围岩荷载频繁转换的特点导致其开挖支护体系在复杂应力空间中表现为一个难度自增值系统。如何对该系统进行全局性、准确性的描述和决策,并提出一套能够服务于此类隧道开挖与支护方案优化的普适性方法是本文需要解决的核心问题。在此,本文以胶州湾海底隧道陆域段左线分岔隧道为工程背景,综合三维数值计算、仿生优化、核机器学习和突变理论等方法,提出分岔隧道洞室稳定性分析与全局智能优化的新方法。该方法首先将仿生优化算法与弹塑性数值计算相融合,完成工程区域围岩力学参数反演;其次,基于主元分析和位移增量基础信息分别建立多权重综合评价体系和洞室稳定性的突变判据,继而采用新的智能全局优化方法在开挖与支护方案各种组合的全局空间下搜索出最优施工方案,成功地解决了分岔隧道开挖与支护方案优化过程中的多目标决策和洞室稳定性评价问题。具体研究内容及成果如下: 1.核学习机方法及仿生优化算法研究 (1)作为第三代核机器代表的高斯过程具有小样本、概率推理、泛化性能好的优势,将其应用于边坡和隧道位移非线性时间序列的建模分析表明:高斯过程较人工神经元网络和支持向量机在网络训练精度和预测精度上都有显著提高。 (2)利用模拟退火算法兼具“上山性”和“下山性”的特性克服标准粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,提出基于二者串行编程的混合优化算法—粒子群-模拟退火算法。其函数测试结果表明:该算法能够适用于高非线性问题的优化求解。 (3)为克服传统共轭梯度法在核参数优化过程中的不足,实现混合算法与高斯过程的程序耦合。针对典型滑坡变形预测问题,与基于遗传算法进化的高斯过程等算法进行了对比研究,前者在程序简易性和测试效果两方面均有较大优势。 2.基于计算智能方法的分岔段开挖与支护方案优化研究 (1)采用FLAC内置FISH语言,构建了粒子群算法与FLAC2D耦合的进化有限差分方法—粒子群-FLAC2D,继而提出了围岩物理力学参数的位移智能反演方法及实现步骤。工程实践表明:该方法在计算效率和优化精度上都具有较大优势。 (2)利用主元分析方法解决多目标优化过程中优化指标的权重分配问题,在保存评价指标基础信息的前提下既可达到降维、简化评价体系的目的,又可以避免权重确定的人为因素;同时,首次提出将基于位移增量步的突变判据作为洞室稳定性评价新标准和多目标决策优化过程的约束条件。 (3)针对洞室开挖与支护全局优化问题,为避免大量三维数值计算带来的成本消耗,提出了开挖与支护方案的全局智能优化方法:粒子群-模拟退火-高斯过程-数值计算方法。该方法融合了计算智能全局并行搜索和学习机黑箱推理的特性,能高效率、高精度的处理多目标决策问题。同时,在工程方案决策过程中避免了于几种预选方案中择优的不合理性和局限性,为解决此类工程决策问题提供一种新的有效途径。 3.变速段的线形优化及断面轮廓设计研究 首先结合基于位移增量信息的突变判据和传统位移、应力指标分析,给出变速段线路过渡方案应以台阶式为最佳过渡方式的结论;其次,考虑匝道及主隧的不同行车速度、发动机制动加速度等因素,提出了线路汇流和分流情况下修正了的变速段长度计算公式和台阶过渡方式下的线路平面线形设计公式;最后,基于作图法原理,给出了变速段各台阶断面的空间布局设计方法及其轮廓设计公式。 4.胶州湾海底隧道陆域分岔隧道设计施工优化研究 基于进化有限差分方法及其相应的智能位移反演步骤,成功地实现了工程区域围岩力学参数的位移智能反演;接着,集成全局智能优化方法(程序)和ANSYS、TECPLOT等常用优秀前后处理软件技术完成了分岔段的开挖与支护方案优化和洞室稳定性分析,在施工技术许可的前提下提出了合理的支护设计参数和施工方法,继而根据线形优化设计方法确定出变速段的断面尺度及其空间布局。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:U452.2;U455

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 金邦建;李维兵;;利用坐标法巧解洛伦兹力题[J];中学物理教学参考;2011年05期
2 刘海啸;牟亮;张维明;黄金才;乔士东;;基于SPSO的考虑指控节点受攻击的WTA问题优化方法[J];火力与指挥控制;2011年08期
3 栗雪娟;欧阳洁;李强;麦宏晏;;高聚物离散松弛时间谱计算的CMPSO方法[J];应用基础与工程科学学报;2011年04期
4 张靠社;华志强;王媛;阎泊;;含分布式发电系统的配电网无功优化研究[J];电网与清洁能源;2011年04期
5 Mithun M Bhasskar;Mohan Benerji;Sydulu M;;基于启发搜索空间遗传算法的安全控制最优潮流方法(英文)[J];昆明理工大学学报(自然科学版);2011年03期
6 ;[J];;年期
7 ;[J];;年期
8 ;[J];;年期
9 ;[J];;年期
10 ;[J];;年期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 陈逊;窦丽华;张娟;孙健;;一种使用图像信息熵的粒子群快速图像搜索算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
2 叶志华;;沪蓉国道主干线湖北省宜昌至恩施段高速公路分岔隧道设计施工关键技术研究[A];湖北省公路学会二○○九年学术年会论文集[C];2010年
3 王世卫;李爱国;;粒子群优化算法训练模糊神经网络[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
4 司海涛;俞集辉;彭光金;;改进粒子群聚类算法及在电力造价中的应用[A];重庆市电机工程学会2010年学术会议论文集[C];2010年
5 贾亚军;丛爽;;粒子群与模拟退火的混合算法求解旅行商问题[A];'2010系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2010年
6 孙红光;潘毓学;;基于运动目标路径的粒子群优化算法研究[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
7 曹蕴;盛四清;姚煜;;基于混沌粒子群算法的配电网规化[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(上册)[C];2008年
8 陈彪;徐捷;;基于遗传算子和粒子群混合的K均值聚类方法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第三分册)[C];2009年
9 肖龙光;丁晓东;;基于理性变异的遗传算法[A];第六届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2004年
10 彭海朋;王向东;李丽香;杨义先;;混沌蚂蚁群算法设计模糊辨识系统[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
中国重要报纸全文数据库 前3条
1 本报记者 张梦然;2011,“上帝粒子”之年?[N];科技日报;2011年
2 杜朝安;泡沫抑尘技术取得新成效[N];山西经济日报;2009年
3 记者 毛黎;外磁场下的球状纳米粒子发生奇特变化[N];科技日报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 徐冲;分岔隧道设计施工优化与稳定性评价[D];北京交通大学;2011年
2 张丽平;粒子群优化算法的理论及实践[D];浙江大学;2005年
3 邹丹平;运动粒子群三维轨迹获取方法研究[D];复旦大学;2010年
4 丁华;非直井井迹优化设计与决策分析应用研究[D];大连理工大学;2004年
5 鲍晓华;汽车用爪极发电机建模及优化技术研究[D];合肥工业大学;2007年
6 邓林义;资源受限的项目调度问题及其应用研究[D];大连理工大学;2008年
7 张大兴;三轴ATP运动平台若干关键问题研究[D];西安电子科技大学;2008年
8 张浩;基于混沌理论与协同学的企业战略协同机制优化研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 王薇;轮式移动机器人的运动控制研究[D];北京邮电大学;2009年
10 刘宏达;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘振凯;粒子群进化方程与有关算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
2 艾景波;文化粒子群优化算法及其在布局设计中的应用研究[D];大连理工大学;2005年
3 谭重建;动态全景图的研究[D];吉林大学;2005年
4 陈永刚;粒子群算法及其在函数优化和路径优化问题上的应用[D];吉林大学;2006年
5 纪运景;光学衍射法粒子群粒度分布中值粒径概率密度分布函数的数学模型[D];南京理工大学;2002年
6 刘艳;基因调控网络分析和重建[D];南京理工大学;2004年
7 彭华;高频电磁快速仿真及降雨粒子散射特性分析[D];南京理工大学;2011年
8 江炜;乙烯气相聚合颗粒粒径分布模型的研究[D];浙江大学;2004年
9 吕建霞;化学计量学新算法在实际生化体系中的定量构效关系研究[D];湖南大学;2004年
10 李冰;粒子在旋转锥形容器内运动的数值仿真研究[D];东北大学;2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026