大相岭隧道断层破碎带围岩变形的GA-BP神经网络预测技术

发布时间：2018-09-01 05:44

【摘要】：断层破碎带围岩变形预测一直是隧道工程信息化施工与管理争论的焦点,迄今没有科学合理的预测方法。在NATM隧道施工中,围岩变形量常作为评判隧道稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。隧道变形量是随时间而变化的数列,可以建立实时跟踪预测模型和方法。文章针对雅西高速公路大相岭隧道施工中断层破碎带围岩变形速率大、持续时间长、变形量大等特点,基于BP人工神经网络原理,并引入了遗传算法,通过改进和提高预测精度,建立了预测断层破碎带围岩变形的GA-BP神经网络综合预测模型。经工程实践检验预测结果,具有较高的可靠性和准确性。
[Abstract]:The prediction of surrounding rock deformation in fault fracture zone has always been the focus of controversy in the construction and management of tunnel engineering information, so far there is no scientific and reasonable prediction method. In the construction of NATM tunnel, the deformation of surrounding rock is often regarded as an important index to judge the stability of tunnel and the economic rationality of supporting structure. Tunnel deformation is a series of time-varying series, and a real-time tracking prediction model and method can be established. In view of the characteristics of large deformation rate, long duration and large amount of deformation of surrounding rock in fault fracture zone in the construction of Daxiangling Tunnel of Yaxi Expressway, based on the principle of BP artificial neural network, the genetic algorithm is introduced in this paper. By improving and improving the accuracy of prediction, the comprehensive prediction model of GA-BP neural network for predicting the deformation of surrounding rock in fault fracture zone is established. The predicted results are proved to be reliable and accurate by engineering practice.
【作者单位】： 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.51278427) 高铁联合基金(U1134208) 中国中铁股份有限公司重点科技开发计划重大课题(No.重大-18-2011)
【分类号】：U452.12

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2216289