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高速公路隧道健康诊断及预警的模糊神经网络方法

发布时间:2018-06-09 13:40

  本文选题:公路隧道 + 健康诊断 ; 参考:《中国安全科学学报》2014年02期


【摘要】:以高速公路隧道健康状态定量诊断和隧道衬砌结构劣化趋势预警为目标,建立高速公路隧道健康诊断指标体系,量化隧道健康状态诊断指标。根据指标体系中诊断指标特性,建立判定标准,实现对各诊断指标的准确判定。根据高速公路隧道健康状态诊断特点,采用模糊层次分析法(FAHP)确定各诊断指标权重。基于隧道劣化趋势及劣化程度分析,建立隧道健康状况诊断标准及预警等级划分原则。最后,结合实例分析,融合模糊逻辑与神经网络技术,构建隧道健康综合诊断模式,划分隧道健康状况劣化等级,并据此提出相应对策措施。诊断结果表明,实例隧道031区段与032区段的健康预警等级均为2级,即隧道衬砌结构虽有劣化趋势,但支护状况较好。
[Abstract]:Aiming at quantitative diagnosis of highway tunnel health status and warning of tunnel lining deterioration trend, a highway tunnel health diagnosis index system is established to quantify tunnel health status diagnosis index. According to the characteristics of diagnostic indexes in the index system, the criteria are established and the accurate judgment of each diagnostic index is realized. According to the characteristics of highway tunnel health diagnosis, fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) is used to determine the weight of each diagnostic index. Based on the analysis of the trend and degree of tunnel deterioration, the diagnostic criteria of tunnel health condition and the principle of early warning classification are established. Finally, by combining fuzzy logic and neural network technology, the comprehensive diagnosis model of tunnel health is constructed, and the grade of tunnel health deterioration is divided, and the corresponding countermeasures are put forward. The diagnostic results show that the health warning grades of both the 031 and 032 sections of the tunnel are grade 2, that is, the tunnel lining structure has a tendency of deterioration, but the supporting condition is good.
【作者单位】: 大连交通大学土木与安全工程学院;大连交通大学隧道与地下结构工程技术研究中心;
【基金】:辽宁省自然科学基金资助(201202022) 大连市科技计划项目(2011E15SF118)
【分类号】:U457

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:1999909

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