›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (1): 293-298.

• 数值分析 • 上一篇    下一篇

双洞隧道施工引起地表移动的多参数反分析研究

祝志恒1,阳军生2,董 辉3   

  1. 1. 广东交通集团检测中心,广州 510800;2. 中南大学 土木建筑学院,长沙 410075;3. 湘潭大学 土木工程与力学学院,湖南 湘潭 411105
  • 收稿日期:2008-07-03 出版日期:2010-01-10 发布日期:2010-02-02
  • 作者简介:祝志恒,男,1982年生,硕士,主要从事岩土工程软件开发和智能岩土方面的研究。

Multiparameter back analysis of surface movement induced by double tube tunneling

ZHU Zhi-heng1, 2,YANG Jun-sheng2,DONG Hui2, 3   

  1. 1. Test Center of Guangdong Transportation Company, Guangzhou, 510800, China; 2. School of Civil and Architecture Engineering, Central South University, Changsha 410075, China; 3. College of Civil Engineering and Mechanics, Xiangtan University; Xiangtan 411105, China
  • Received:2008-07-03 Online:2010-01-10 Published:2010-02-02

摘要:

应用随机介质理论计算隧道开挖引起的地表移动是目前广泛使用的方法,在关键参数的取值上反分析是最有效的手段。在双洞隧道的反分析问题上,通常认为2个隧洞的参数相同而采用双参数反分析,但这种做法不利于反映实际情况,为此文中提出为每个隧洞引入各自计算参数进行多参数反分析。实际算例表明,双洞4参数的分析结果优于双参数的分析结果。但是,4参数反分析问题复杂性大大提高,传统的模式搜索方法不能很好地搜索到最优参数。为克服该问题,采用单纯形混合加速遗传算法作为双洞隧道4参数反分析问题的求解方法。实际的应用及测试表明,该方法能高精度的、稳定的搜索出全局最优参数。

关键词: 随机介质理论, 地表移动, 参数反分析, 遗传算法

Abstract:

Stochastic medium method(SMM) is widely used in the field of surface movement induced by tunneling. And back analysis is the most useful method for determining key parameters. In the problem of twin tunnel back analysis the parameters of each tunnel is supposed same, so the problem can be solved for dual-parameters. But this way isn’t access truthfulness. For improvement, multiparameter back analysis method is presented, in which each tunnel should have different parameters. The case study shows that the back analysis result of 4 parameters is better than the dual-parameters. But 4 parameters back-analysis of twin tunnel is much more complex so that traditional pattern search method can’t solve the problem well. So simplex hybrid accelerating genetic algorithm(SHAGA) is introduced for solving this problem. The test of application shows that SHAGA can solve it accurately and stably.

Key words: stochastic medium method, surface movement, parameters back analysis, genetic algorithm

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[1] 崔学杰, 晏鄂川, 陈 武. 基于改进遗传算法的岩体结构面产状聚类分析[J]. 岩土力学, 2019, 40(S1): 374-380.
[2] 王伟, 陈国庆, 郑水全, 张广泽, 王栋, . 考虑张拉-剪切渐进破坏的边坡矢量和法研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(S1): 468-476.
[3] 马春辉, 杨杰, 程琳, 李婷, 李雅琦, . 基于量子遗传算法与多输出混合核相关向量机的堆石坝材料参数自适应反演研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(6): 2397-2406.
[4] 温树杰,梁 超,宋亮亮,刘 刚,. 基于最小势能法的三维临界滑裂面搜索方法[J]. , 2018, 39(7): 2708-2714.
[5] 袁艳玲,郭琴琴,周正军,吴震宇,陈建康,姚福海,. 考虑参数相关的高心墙堆石坝材料参数反分析[J]. , 2017, 38(S1): 463-470.
[6] 魏 纲,周杨侃. 随机介质理论预测近距离平行盾构引起的地表沉降[J]. , 2016, 37(S2): 113-119.
[7] 王 伟 ,杨 敏 ,上官士青,. 控制差异沉降的桩筏基础桩径优化分析方法[J]. , 2015, 36(S2): 178-184.
[8] 李 忠 ,杨 俊 , . 基于MPGA的复杂应力状态边坡稳定性分析[J]. , 2015, 36(5): 1488-1495.
[9] 蔡海兵 ,彭立敏 ,郑腾龙,. 隧道水平冻结壁强制解冻期地表沉降的预测方法[J]. , 2015, 36(12): 3516-3522.
[10] 李 宁 ,王李管 ,贾明涛 ,陈建宏 ,谭正华,. 改进遗传算法和支持向量机的岩体结构面聚类分析[J]. , 2014, 35(S2): 405-411.
[11] 乔丽苹 ,刘 杰 ,李术才 ,王者超 ,姜彦彦 ,王子豪,. 地下工程开挖面空间效应特征研究及应用[J]. , 2014, 35(S2): 481-487.
[12] 邱道宏 ,李术才 ,薛翊国 ,田 昊 ,闫茂旺,. 基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究[J]. , 2014, 35(7): 2013-2018.
[13] 程关文 ,陈从新 ,沈 强 ,付 华 ,夏开宗,. 程潮铁矿地下开采引起岩层移动机制初探[J]. , 2014, 35(5): 1421-1429.
[14] 蔡海兵 ,彭立敏 ,郑腾龙,. 隧道水平冻结施工期地表融沉的历时预测模型[J]. , 2014, 299(2): 504-510.
[15] 唐 君,王金安,王 磊. 薄冲积层下开采地表动态移动规律与特征[J]. , 2014, 35(10): 2958-2968.
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[1] 周火垚,施建勇. 饱和软黏土中足尺静压桩挤土效应试验研究[J]. , 2009, 30(11): 3291 -3296 .
[2] 马少坤,黄茂松,扈 萍,秦会来. 吸力强度修正对数模型在地基承载力中的应用[J]. , 2010, 31(6): 1853 -1857 .
[3] 董 云,何卫忠,孙 蔚. 隔堤填筑路堤的稳定性及变形破坏模式分析[J]. , 2010, 31(8): 2471 -2478 .
[4] 叶 斌,叶冠林,长屋淳一. 采用土工合成材料的新型护岸结构的动态数值模拟[J]. , 2010, 31(S2): 442 -446 .
[5] 高彦斌,崔玉军. 微气候能量分析法在岩土工程分析中的应用[J]. , 2009, 30(2): 433 -439 .
[6] 庞大鹏,陈剑平,王丹微. 节理网络分形在隧道超前地质预报中的应用[J]. , 2009, 30(5): 1415 -1420 .
[7] 杨荣伟,程晓辉. 光弹颗粒材料的直剪实验研究[J]. , 2009, 30(S1): 103 -109 .
[8] 孙 博,周仲华,张虎元,张永霞,郑 龙. 夯土建筑遗址表面温度变化特征及预报模型[J]. , 2011, 32(3): 867 -871 .
[9] 林 萍 ,叶冠林 ,陈 楠 ,王建华 ,桥本正. 冻结法施工旁通道的冻土压力现场监测方法[J]. , 2011, 32(8): 2555 -2560 .
[10] 贾善坡 ,伍国军 ,陈卫忠. 基于粒子群算法与混合罚函数法的有限元优化反演模型及应用[J]. , 2011, 32(S2): 598 -603 .