隧道开挖超小变形监测与数值仿真分析

Nino · 发表于 2023-2-9 15:21:56

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本帖最后由 Nino 于 2023-2-9 15:25 编辑

隧道开挖超小变形监测与数值仿真分析

杨三强曹亚文张丹

河北大学建筑工程学院河北省土木工程监测与评估技术创新中心保定：071002)

摘要：为有效预测和控制隧道开挖引起的地表超小变形,首先基于随机介质理论和 MATLAB 软件编写反分析程序,对地表沉降的实测数据进行拟合,反演断面收敛面积 ΔA和地层影响角β,并研究ΔA 与隧道埋深Z以及ΔA与 tanβ 的关系。其次,基于滚动预测的方法建立反向传播(back propagalion,BP)神经网络,并预测隧道断面 DM-1 未来的地表超小变形值。结果表明：ΔA 的取值较离散,随着隧道埋深Z的增加。ΔA 呈逐渐减小趋势。地层损失也随之减小,当隧道埋深约为 20.53 m 时,收敛面积ΔA接近0。随着ΔA的逐渐增大,tanβ逐渐减小,当隧道埋深约为20.53 m 时tanβ约为0.447。通过滚动预测的方法建的 BP 神经网络误差值较小，可以很好地预测隧道开挖引起的地表超小变形值。对类似的工程具有较好的指导意义。

关键词：浅埋隧道；地表超小变形；随机介质理论；BP神经网络

附件：

隧道开挖超小变形监测与数值仿真分析.pdf (2.72 MB, 下载次数: 2)

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