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基于模糊神经网络的公路隧道健康监测评估系统研究

于伟达  
【摘要】: 在我国公路隧道的大规模建设中,公路隧道的病害问题比较严重。隧道二衬开裂是目前隧道工程中经常出现的病害,严重影响工程质量和交通安全。本文依托某高速公路隧道衬砌裂缝监测项目,采用长期现场数据监测、二衬开裂有限元数值模拟及模糊神经网络评价模型相结合的方式,对公路隧道运营阶段二次衬砌开裂进行安全性评价,取得成果如下: 1、依托浙江某高速公路隧道衬砌裂缝监测项目,以隧道衬砌裂缝相关理论和工程实践为基础,对隧道开裂展开实地调查,考虑地质条件、气候条件、支护形式等影响因素进行监测数据的管理、统计分析,内容包括裂缝形态、种类及分布等。 2、根据隧道实测数据,建立基于弹簧-接触的隧道复合衬砌有限元计算模型,针对衬砌开裂各种不同影响因素,展开衬砌开裂数值模拟研究,探索衬砌内部应力及裂纹应力强度因子变化规律,提出裂缝安全评价标准。 3、借鉴现阶段桥梁、汽车,航空等领域结构安全评估的已经有成果,概述现有安全评估方法,比较其优缺点,选用模糊神经网络技术作为隧道衬砌裂缝安全评估的方法。 4、根据衬砌裂缝安全判定标准,建立模糊神经网络的安全评价模型,将裂缝监测数据作为样本输入模型进行模糊评价,得出隧道衬砌裂缝的安全评价结果。 5、在总结和研究当前国内外健康监测以及安全评估技术的基础上,依据工程实际开发隧道健康监测评估系统软件,管理监测隧道的各种数据资料,进行数据处理分析,并对隧道衬砌结构的安全性进行探索和评估。


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