山岭隧道动态设计与施工智能辅助决策系统研究
【摘要】：新奥法目前仍然是山岭隧道施工的主要工法,该法以围岩分级为工程类比的桥梁,然后依据施工中的监测信息,及时调整初步设计,形成动态信息化施工。合理的岩体质量分级对于制定隧道工程设计和施工方案是十分重要的。钻爆施工参数的选择不仅关系到隧道围岩及支护结构的稳定性,也影响到施工进度和费用。如何优化爆破工艺参数,同时有效地保证围岩的稳定,是目前钻爆法隧道施工中亟待解决的关键技术问题。在隧道施工监控量测过程中,手工管理大量的监测数据,既容易丢失数据,且不便于生成各种曲线,并对围岩和支护结构的变化情况进行分析,施工过程中围岩变形的时空效应难以评估,从而缺乏判断围岩稳定性的科学依据。论文针对现阶段长大隧道施工存在的以上问题,结合安徽省绩(溪)-黄(山)高速公路佛岭长大隧道施工,采用现场测试、室内试验、理论分析和数值模拟的综合研究手段,并引入人工智能技术,对隧道施工期围岩现场分级、光爆工艺参数优化和监控量测信息管理展开深入研究,最终将研究成果集成化,开发隧道施工智能辅助决策系统可视化软件,为今后公路隧道动态设计和信息化施工提供借鉴指导。论文取得了以下创新性成果：1.以国标BQ围岩分级方法为依据,提出了适应现场施工的隧道围岩快速分级指标及各指标的简便测试方法,引入进化支持向量回归理论,建立了围岩级别与分级指标之间的非线性数学模型；2.采用粒子群优化(PSO)算法优化指数函数、双曲线函数和对数函数的回归系数,实现了任意监测数据的自动拟合,并采用PSO与BP神经网络耦合算法建立围岩变形与时间之间的非线性智能模型,以进行围岩变形的超前预报；引入有限单元法,通过对关键点围岩压力监测数据的连续插值,采用荷载-结构模型计算初期支护结构内力以进行初期支护稳定性判断：3.提出了隧道工程施工光爆参数优化的有约束多目标规划数学模型,即光爆参数优化是在保证爆破后围岩稳定(约束条件)的前提下,达到围岩松动范围和超欠挖量的最小化,并依据现代优化理论提出了相应的求解算法；4.引入粒子群优化(PSO)与BP神经元耦合算法,在现场光爆实验及动力有限元模拟的基础上对上述有约束多目标规划问题进行了求解；5.采用可视化编程技术,开发隧道施工围岩快速分级和爆参数最优化模块,并集成到一个系统,开发完成了智能化和自动化程度高的集成软件《公路隧道施工智能辅助决策系统》,并在佛岭隧道、宁绩高速公路隧道群施工中得到成功应用。
【关键词】：隧道 施工 围岩分级 进化支持向量回归算法 光爆参数优化 有约 束多目标规划 罚函数法 PSO与BP神经网络耦合算法 数值分析 智能决策
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U452;U455
【目录】：
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U452;U455
【目录】：
- 致谢5-6
- 中文摘要6-8
- ABSTRACT8-14
- 1 绪论14-28
- 1.1 论文研究意义14-16
- 1.2 国内外研究现状分析16-22
- 1.2.1 围岩分级研究现状16-17
- 1.2.2 公路隧道光面爆破参数优化研究17-19
- 1.2.3 公路隧道施工监控量测信息管理系统19-20
- 1.2.4 系统集成一公路隧道施工智能辅助决策系统研究20-22
- 1.3 现阶段隧道工程动态设计与施工辅助决策系统研究中存在的问题22-23
- 1.4 本文研究内容及研究技术路线23-26
- 1.4.1 研究内容23-24
- 1.4.2、研究技术路线24-26
- 1.5 本论文的创新之处26-28
- 2 隧道施工期现场围岩级别快速判定方法研究28-52
- 2.1 隧道围岩BQ分级指标现场快速获取方法研究28-32
- 2.1.1 围岩BQ分级指标现场实测技术28-30
- 2.1.2 岩石饱和单轴抗压强度与回弹强度相关性分析30-31
- 2.1.3 岩石饱和单轴抗压强度与弹性模量相关性分析31-32
- 2.2 佛岭隧道施工期围岩级别BQ法快速判定32-33
- 2.3 基于BQ分级法的佛岭隧道施工期围岩分级新体系33-38
- 2.3.1 新分级体系的分级指标34
- 2.3.2 新分级体系分级指标的现场测试方法34-38
- 2.3.3 定性分级指标的定量化标准38
- 2.4 基于进化支持向量机算法的隧道工程岩体快速分级方法38-47
- 2.4.1 支持向量回归算法39-41
- 2.4.2 进化支持向量回归算法41-43
- 2.4.3 基于新分级体系的佛岭隧道围岩进化支持向量回归智能分级模型43-47
- 2.5 佛岭隧道围岩快速分级的数学模型47-50
- 2.5.1 隧道围岩分级的进化支持向量回归数学模型47-49
- 2.5.2 隧道围岩分级数学模型的检验49-50
- 2.6 本章小结50-52
- 3 山岭隧道钻爆法施工光爆现场试验及数值模拟52-90
- 3.1 山岭隧道光面爆破施工现场试验52-55
- 3.1.1 试验仪器52-53
- 3.1.2 试验测试项目53
- 3.1.3 现场试验流程53-55
- 3.1.4 爆破松动圈测试55
- 3.2 佛岭隧道光面爆破施工数值模拟55-84
- 3.2.1 LS-DYNA动力有限元分析程序57-62
- 3.2.2 建模及计算参数选择62-63
- 3.2.3 模型细部简介63-65
- 3.2.4 佛岭隧道光面爆破施工数值模拟围岩振动速度监测65
- 3.2.5 佛岭隧道光面爆破施工的数值模拟65-84
- 3.3 佛岭隧道爆破施工数值模拟结果分析84-87
- 3.3.1 围岩震动破坏标准84-85
- 3.3.2 佛岭隧道爆破施工数值模拟结果的超欠挖统计85-86
- 3.3.3 佛岭隧道光爆施工数值模拟结果86-87
- 3.4 本章小结87-90
- 4 山岭隧道光面爆破参数优化数学模型及求解方法90-104
- 4.1 光面爆破参数优化的数学模型90
- 4.2 光面爆破参数优化数学模型的求解方法90-91
- 4.3 基于PSO与BP神经网络耦合算法的佛岭隧道光面爆破参数优化91-102
- 4.3.1 粒子群优化算法92-93
- 4.3.2 BP神经元网络简介93-95
- 4.3.3 PSO与BP耦合算法简介95-96
- 4.3.4 BP神经网络训练样本的获取96-97
- 4.3.5 隧道光面爆破输入与输出参数PSO-BP智能映射模型的建立-网络训练97-98
- 4.3.6 基于PSO-BP神经网络耦合算法的隧道光面爆破参数优化-模型求解98-101
- 4.3.7 基于PSO-BP耦合算法的隧道光面爆破参数优化-工程算例101-102
- 4.4 本章小结102-104
- 5 隧道施工监测信息管理及反馈系统研制104-134
- 5.1 系统功能与总体规划设计104-109
- 5.1.1 系统功能与总体规划104-105
- 5.1.2 数据结构设计105-106
- 5.1.3 监测系统设计106-108
- 5.1.4 系统界面设计108-109
- 5.1.5 系统后台主体设计109
- 5.2 监测数据回归分析与反馈109-116
- 5.2.1 监测数据的PSO回归分析110-112
- 5.2.2 监测数据的PSO回归分析实例112
- 5.2.3 回归函数的选择112-113
- 5.2.4 包含丢失位移的监测数据回归113-115
- 5.2.5 围岩稳定性判断准则115-116
- 5.3 基于PSO-BP神经网络耦合算法的围岩变形超前预报116-118
- 5.4 基于围岩压力监测数据的初支稳定性分析118-121
- 5.4.1 有限元分析基本原理118-119
- 5.4.2 有限元分析程序设计119
- 5.4.3 佛岭隧道围岩压力监测有限元分析实例119-121
- 5.5 监测数据分析与管理系统应用实例121-131
- 5.5.1 数据录入与存储122-125
- 5.5.2 监测数据回归分析125-126
- 5.5.3 监测数据趋势曲线图126-128
- 5.5.4 报表功能模块128-129
- 5.5.6 监测数据分析与预测专家系统功能模块129-131
- 5.6 本章小结131-134
- 6 公路隧道施工智能辅助决策系统研究134-144
- 6.1 系统功能与总体规划134-135
- 6.1.1 系统功能134-135
- 6.1.2 系统总体规划135
- 6.2 隧道施工期围岩快速分级功能模块135-139
- 6.2.1 隧道施工期围岩快速分级模块中数据库与数据模型设计136-137
- 6.2.2 隧道施工期围岩快速分级模块中业务逻辑设计137-138
- 6.2.3 隧道施工期围岩快速分级模块界面设计138-139
- 6.3 光面爆破工艺参数优化模块139-142
- 6.3.1 光面爆破工艺参数优化模块中数据模型设计139-140
- 6.3.2 光面爆破工艺参数优化模块中业务逻辑设计140-141
- 6.3.3 光面爆破工艺参数优化模块中界面设计141-142
- 6.4 本章小结142-144
- 7 结论与展望144-146
- 7.1 结论144-145
- 7.2 需要进一步研究的问题及展望145-146
- 参考文献146-158
- 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果158-162
- 学位论文数据集162
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