基于ANSYS的锚杆有限元模型及智能预测方法研究

发布时间：2017-04-17 15:20

第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义
锚固技术是地下工程施工中十分重要的技术之一,在我国人们习惯称之为锚杆支护技术，而国外一般称之为锚固技术或者锚杆加固技术。其维持地下结构稳定性的关键就是利用土体或者岩体的锚固力，防止地下工程中出现灾害性的事故如坍塌、滑移等事故，保证工程的安全可靠性。锚固技术的原理便是其一侧是与工程实体结构连接在一起，作为支撑点；另一侧则是插入至岩土体等基础结构中，起到承载结构物的上托力和抗拔力的作用以达到稳固结构的效果，即锚固作用。锚固技术具有充分利用岩土体自身的条件来增加自稳的能力；节约了大量基础材料如钢结构支撑等，大大改善了施工条件；作业空间占用少；锚固地层范围广等特点[1]。锚固技术是一种经济可靠的技术，目前在铁路、隧道、桥梁、矿山、地基建楼的工程项目中都得到了应用[2-3]。由于锚固技术具有高度的隐蔽性，因而发现其质量问题很困难，处理事故就会更为困难。随之而来的锚固系统质量检测便成为了锚固技术中不可缺少的环节，因为只有提高锚固系统的质量才能使得锚固系统的稳定性得到提高，进而才会提高锚固工程的安全性。现如今，锚杆锚固系统质量检测的常用方法有拉拔试验法和无损检测法。拉拔试验法是一种基于摩擦作用的复杂的、具有破坏性的试验方法[4]。而无损检测法则不会损坏锚杆锚固结构仅通过应力波波形得出锚杆锚固系统的质量参数，判定缺陷的位置来评价其质量的好坏。无损检测技术的迅猛发展已经成为一种趋势，其应用也更加广泛。通过无损检测方法就能够在不破坏系统结构的前提下保证系统更为可靠的安全性，从而减免各种不必要的损失。
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1.2 国内外研究现状
在锚杆锚固系统质量检测中通常采用的检测方法有拉拔试验检测法和无损检测法两大类，下面分别对其进行介绍。人们普遍习惯采用的检测锚杆锚固系统质量的方法就是拉拔试验法，其原理就是利用辅助仪器(一般为液压千斤顶)对锚杆施加拉拔力，根据经验设定极限值，当达到这一极限值时停止施加拉拔力，并以曲线的形式记录施加的拉拔力大小和锚杆的长度，即位移-载荷曲线，并对其进行分析来判断锚杆锚固系统的质量[8-9]。但是，这种方法具有一定的局限性，首先是预设定值的选择，如果预设定值超出极限承载力则有可能会对锚杆锚固系统造成永久性的损坏。如若预设定值与极限承载力相比小很多，则得到的位移-载荷曲线可能只能表示其真实情况的一部分而无法达到检测的效果；其次是经济性，该方法费时费力耗材，一旦锚杆锚固系统被损坏便不能恢复，不可再继续使用。所以不适用于批量检测。综上分析考虑，传统的拉拔试验法的适用范围有限，不具有普遍性，而且拉拔试验并不能完全表达锚杆锚固系统的锚固状态，因为表征锚固状态的不仅是极限承载力，还包括锚杆的长度、锚固的长度和缺陷的位置等信息。与拉拔试验不同的是无损检测方法的检测宗旨就是在不影响锚杆锚固系统本身应用性能的基本原则下对其进行质量检测。该方法的技术主体是根据波的传播原理和信号分析技术来研究锚杆锚固系统的参数以及是否存在质量问题，以此确定拉拔试验无法确定的锚杆长度、锚固长度和缺陷位置等表征锚固状态的信息。常用的无损检测方法有涡流检测、磁粉检测、超声导波检测、射线检测和渗透检测等等[10-13]。在二十世纪八十年代，瑞典学者利用超声法研制出的可以检测砂浆锚杆锚固状态的仪器，但最终因为苛刻的激发条件和快速的衰减状态等缺点，使得检测仪器因无法评价锚杆锚固系统的施工质量而无法适用于现场应用。随后，国内学者对声波探测技术展开了研究，郭世明学者利用应力波技术对锚杆进行质量检测[14]，该研究取得了一定的成果，说明了应力波法可以运用在锚杆锚固系统质量检测上。汪明武等学者采用声频应力波法对锚杆锚固系统质量进行快速普查和锚固力预测试验[15-16] ，在这项研究实现了在不损坏锚杆锚固系统的情况下回执除了拉拔曲线，在锚固系统临近破坏时拉拔曲线会有明显变化[17]。重庆大学许明主要利用声波检测测试了锚杆锚固系统工程的完整性，并在无损检测方面利用了人工神经网络[18-20]。太原理工大学李义教授用应力波反射法对实验室模型和现场锚杆锚固系统进行了工作参数的检测和质量检测，该方法基本上满足了施工安全检测和支护要求[21-24]。除上述研究外，学者们在理论和应用上对锚杆锚固系统质量的无损检测都做了大量工作，促进了无损检测技术在锚杆锚固系统质量检测上的发展，但还有许多问题亟待更深入的研究[25]。
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第二章 锚杆锚固系统有限元模型建立及其数值分析

随着计算机技术的发展，数值模拟技术逐步成为一门独立科学，应用在各个工程领域，如岩土工程、建筑工程、隧道工程、桥梁工程等。由于数值模拟技术可以准确的预测工程项目中的各项指标和数据，对工程项目起到了预测项目安全性、可靠性和稳定性的作用，一定程度上减少人身和财产的损失[44]。在大量的数值模拟分析方法中，得以普遍应用的就是有限元分析方法[44]。在本文中建立不同锚固状态的锚杆锚固系统的模型并进行数值分析所采用的就是动力有限元分析方法。有限元分析方法，是对连续的结构体进行划分操作使之成为有限个离散的单元然后根据实际需要对离散单元进行相应的操作，利用ANSYS/LS-DYNA 软件完成不同锚固状态的锚杆锚固系统模型的建立，根据应力波反射法在模型建立中模拟小锤在钢筋端头敲击的过程，也就需要在锚杆锚固系统模型的钢筋顶端端面施加瞬时载荷来模拟应力波的传播，在模型的顶端面上取点模拟传感器采集数据，为锚固状态的智能预测提供分析基础。

2.1 有限元分析软件 ANSYS/LS-DYNA 概述
集 LS-DYNA 显式有限元分析程序和 ANSYS 程序的强大的前后处理功能合为一体是 ANSYS/LS-DYNA 有限元分析软件的一大特点，对于瞬时的大形变动力学问题、多重非线性的静态问题以及复杂的接触碰撞等问题它可以利用LS-DYNA 的显式求解算法快速准确地求解，这是对 ANSYS 程序功能的补充完善。使用该程序可以通过利用 ANSYS 程序来完成模型的建立过程，借助LS-DYNA 程序的功能可以完成显式求解过程，在呈现求解结果时可以利用传统的 ANSYS 后处理程序，如果要实现隐式(显式)－显式(隐式)分析的话也可以综合利用 ANSYS 和 ANSYS/LS-DYNA，借助他们之间的联系来完成分析求解实现转换。
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2.2 锚杆锚固系统有限元模型的建立
有限元模型的建立过程是 ANSYS/LS-DYNA 显示动力分析方法的一个重要环节，而且模型建立是显示动力分析中花费的时间在整个过程中也是最多的。因此，为了能够基于经济性、高效性和准确性的基本原则建立模型，下面讲述的就是一般在建模过程中需要考虑的基本准则：(1)客观真实性；必须保证建立的分析模型能够客观反映结果系统的真实的客观主要特征，否则将影响数值模拟结果的可靠性。因此，在流程图的第一层所设置的综合考虑结果特点、计算精度和计算成本完成分析方案的总体规划这一环节是十分必要的。(2)节省时间；例如对于模型中变形结构并不重要的部分可以选择节省 CPU时间的刚体来完成，但是需要考虑的是对刚体的弹性模量值的设置不可以选择不切实际的很大的值。(3)单元和材料参数的设定；在建模的过程中设置单元和材料的参数时应该选择符合实际的值，例如，在设定壳单元厚度值时不能设置不切实际的值。对材料长度、时间和特性时应该选择自协调的单位系统。(4)尽量不选择退化的实体单元；例如，棱柱、三角形和四面体，因为这些形状较僵硬，影响弯曲时的效果，，而应尽量选用令人满意的立方体的砖块单元。(5)尽可能地避免小单元；小单元往往会在很大程度使得时间步长降低，在特殊情况下选择的话，应利用质量缩放使得极限的时间步长增加。
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第三章 基于差异演化算法的概率神经网络的智能预测.....32
3.1 传统的概率神经网络.... 32
3.2 差异演化算法........ 39
3.2.1 演化算法......... 39
3.2.2 差异演化算法......... 39
3.2.3 差异演化算法框架......... 40
3.3 锚杆锚固系统状态的智能识别.... 41
3.4 本章小结........ 50
第四章 锚杆锚固系统质量无损检测实验与分析.........51
4.1 实验设计........ 51
4.2 实验结果与分析.... 58
4.3 本章小结........ 66
第五章 结论与展望......... 67
5.1 结论........ 67
5.2 展望........ 68

第四章 锚杆锚固系统质量无损检测实验与分析

在第二章中介绍了锚杆锚固系统有限元模型的建立，并通过对锚杆长度的计算来判断有限元模型的精准程度；在第三章中，利用由第二章数值模拟中产生的模拟数据进行锚杆锚固系统状态的智能预测，达到了较为可靠的结果；然而并不能据此说明概率神经网络和改进的概率神经网络可以在实际工程项目中得以应用。为了证明其适用性，本章将介绍现场实验然后根据实验结果进行系统状态的智能预测来验证。

4.1 实验设计

本节实验是采用AGI-MG锚杆锚固质量无损检测仪对完整锚杆锚固系统和缺陷锚杆锚固系统进行实验数据的采集。该实验的原理是根据声频应力波在传播过程中遇到介质的波阻抗大小发生变化时会产生透射现象和反射现象，如果在锚杆顶端收集反射信号，就会同模拟分析一样，根据反射信号可以判断锚杆锚固系统的质量，可以计算锚杆锚固系统的锚杆长度、锚固长度以及缺陷的位置。锚杆锚固质量无损检测仪 AGI-MG 可以在对锚杆杆体及支护状态没有任何损伤的情况下测定其锚固特征长度和注浆密实度等锚杆锚固系统质量参数，评价单体锚杆支护状态。该仪器包括了平板电脑、无线路由器、无线数据采集仪、Chirp 信号发射器和加速度传感器。如图 4-1 所示。

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结论

随着岩土锚固工程已在各个领域的应用越来越广泛，而且针对其施工具有高度的隐蔽性，发现其质量问题相当困难，对于事故处理则更为困难，因此锚杆锚固系统是否处于稳定的运行状态等一系列的质量检测问题在锚杆锚固工程中的地位和作用也越来越广泛。本文以锚杆锚固系统的锚固状态的智能识别为主线，重点研究了锚杆锚固系统有限元模型的建立、试验和概率神经网络算法，从而达到系统状态智能识别的效果。本文研究是基于应力波反射法，利用ANSYS/LS-DYNA 有限元分析软件建立了不同锚固状态的锚杆锚固系统，并对其进行分析，得到锚杆锚固系统模型的锚杆长度、锚固长度，从而确定模型建立的效果；本文基于概率神经网络利用差异演化算法对其进行改进，利用改进算法和基本的概率神经网络对系统的锚固状态进行智能预测，并对其预测结果做了对比。总结起来，本文主要完成了以下工作：
(1)通过大量查阅文献资料，分析了对锚杆锚固系统质量的重要意义，概述了锚固技术、有限元分析和概率神经网络在国内外研究现状及发展方向。
(2)深入学习了 ANSYS/LS-DYNA 有限元分析软件，并利用其对完整锚杆锚固系统、过长锚杆锚固系统、欠长锚杆锚固系统和锚固中有缺陷锚杆锚固系统这四种锚固状态的系统进行有限元模型的建立，并分析了各模型的受荷响应，计算锚杆长度、锚固长度和缺陷的位置，将计算结果与实际设计长度相对比，误差很小，有限元模型基本达到了设计要求。
(3)介绍了概率神经网络，并在基本概率神经网络的基础上利用差异演化算法对其进行了改进，对小波包分析理论进行了研究分析，利用了小波包的方法实现了对受荷响应信号分解，并对分解后的系数进行重构，应用小波包能量谱的方法，完成了信号的能量特征值提取，并转化为特征向量作为基本概率神经网络和基于差异演化算法的概率神经网络的输入，并对这两种智能预测方法对有限元模拟模型的智能识别效果进行了对比。
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参考文献(略)

本文编号：313566