双连拱隧道围岩变形有限元与 BP神经网络耦合分析

›› 2008, Vol. 29 ›› Issue (5): 1243-1248.

双连拱隧道围岩变形有限元与 BP神经网络耦合分析

张孟喜，李钢，冯建龙，贺小强

上海大学土木工程系，上海 200072

收稿日期:2006-08-24 出版日期:2008-05-10 发布日期:2013-07-24
作者简介:张孟喜，男，1963年生，留英博士后，教授，博士生导师，主要从事岩土工程及地下结构研究
基金资助:
留学回国人员科研基金项目（教外司留No. 200314）；上海市教委发展基金资助项目（No. 03AK54）

Coupling analysis of surrounding rocks in double-arch tunnel by FE and BP neural networks

ZHANG Meng-xi, LI Gang, FENG Jian-long, HE Xiao-qiang

Department of Civil Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China

Received:2006-08-24 Online:2008-05-10 Published:2013-07-24

摘要/Abstract

摘要： 以浙江金(华)—丽(水)—温(州)高速公路永嘉鹿城段的红枫双连拱隧道为工程背景，建立了基于神经网络的连拱隧道围岩变形预测模型。利用施工过程中左洞量测的围岩变形进行反分析，确定出围岩的力学特性参数，再通过数值分析方法对隧道右洞围岩变形和稳定性做出合理的评价和符合实际的预测，从而更有效地对支护参数和施工方法进行反馈设计。通过预测值与实际监测值的比较可以看出，其预测精度满足岩土工程的要求，具有一定的工程意义。

关键词: 耦合分析, 有限元, 神经网络, 变形预测, 连拱隧道, 反分析

Abstract: A deformation prediction model of surrounding rocks in double-arch tunnel based on BP neural network was established with a practical project. Mechanical parameters of surrounding rocks were obtained by back analysis method based on measured data in left tunnel. Deformation prediction and stability analysis of surrounding rocks in right tunnel were carried out by finite element analysis. The proposed prediction model made feedback design on supporting parameters and construction method more effective. By Comparison, it is shown that the results of prediction are in good agreement with those measured in situ. It can meet the requirement of geotechnical engineering.

Key words: coupling analysis, finite element, neural network, deformation prediction, double-arch tunnel, back-analysis

中图分类号:

U 459

张孟喜，李钢，冯建龙，贺小强. 双连拱隧道围岩变形有限元与 BP神经网络耦合分析[J]. , 2008, 29(5): 1243-1248.

ZHANG Meng-xi, LI Gang, FENG Jian-long, HE Xiao-qiang. Coupling analysis of surrounding rocks in double-arch tunnel by FE and BP neural networks[J]. , 2008, 29(5): 1243-1248.

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[1]	王翔南, 李全明, 于玉贞, 喻葭临, 吕禾, . 基于扩展有限元法对土体滑坡破坏过程的模拟[J]. 岩土力学, 2019, 40(6): 2435-2442.
[2]	周小文, 程力, 周密, 王齐, . 离心机中球形贯入仪贯入黏土特性[J]. 岩土力学, 2019, 40(5): 1713-1720.
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[6]	蒋中明, 刘澧源, 赵海斌, 唐栋, 胡炜, 梅松华, 李鹏, . 地下储气库热力耦合数值分析动态边界条件研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(3): 1149-1157.
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[14]	魏匡民，陈生水，李国英，吴俊杰, . 陡峻河谷高面板坝坝体与坝基接触效应[J]. , 2018, 39(9): 3415-3424.
[15]	李志远，李建波，林皋，韩泽军，. 基于子结构法的成层场地中沉积河谷的散射分析[J]. , 2018, 39(9): 3453-3460.

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[6]	张雪婵，龚晓南，尹序源，赵玉勃. 杭州庆春路过江隧道江南工作井监测分析[J]. , 2011, 32(S1): 488 -0494 .
[7]	席人双，陈从新，肖国锋，黄平路. 结构面对程潮铁矿东区地表及岩体移动变形的影响研究[J]. , 2011, 32(S2): 532 -538 .
[8]	魏应乐，刘丽云，戈海玉. 边坡岩体抗剪强度参数的非线性确定方法[J]. , 2012, 33(2): 395 -401 .
[9]	何思明，张晓曦，王东坡 . 分层地基中抗拔桩破裂面的确定方法与极限抗拔承载力计算方法研究[J]. , 2012, 33(5): 1433 -1437 .
[10]	孔令伟，何利军，张先伟. 湛江黏土的蠕变模型与变参数塑性元件[J]. , 2012, 33(8): 2241 -2246 .