地鐵隧道盾構施工地表沉降非線性預測及風險動態(tài)控制研究
發(fā)布時間：2023-01-30 09:18
在盾構施工中影響地表沉降變形的因素比較多,過多的參數往往會增加傳統(tǒng)力學預測模型的困難。除此之外,目前針對盾構施工地表沉降風險評估方法都是基于靜態(tài)數據進行分析,很少將風險因素與施工掘進過程進行動態(tài)風險評估。因此本文以成都地鐵八號線元華出入段區(qū)間隧道施工為項目背景,選取了對環(huán)境變動有較強魯棒性的最小二乘支持向量回歸機（LS-VSM）來改進地表沉降預測模型,并針對盾構施工各風險因素狀態(tài)的不同,建立了基于貝葉斯網絡的盾構施工地表沉降風險動態(tài)評估模型,對地鐵盾構施工引起的地表沉降風險展開系統(tǒng)研究。本文的研究內容及成果主要包括:（1）通過對影響地表沉降變形因素分析,基于成都地鐵八號線元華出入段區(qū)間盾構施工現場監(jiān)測統(tǒng)計的大量數據樣本,從核函數類型和地表沉降影響因素角度分別建立了基于最小二乘支持向量機（LS-VSM）回歸的多維變量輸入和地表中心沉降變量輸出的非線性預測模型。結果表明:高斯核函數具有較強的統(tǒng)計學習能力,其泛化能力也較高,適用于盾構施工地表中心最大沉降的非線性預測回歸;隧道幾何參數、地層力學性質參數和盾構掘進技術參數三者綜合考慮建立的地表沉降預測模型預測精度是最高的。（2）為了比較最小二乘...
【文章頁數】：108 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 盾構法施工地表沉降變形研究
1.2.2 地鐵盾構施工地表沉降風險管理研究
1.2.3 目前隧道施工地表沉降研究存在的問題
1.3 本文研究內容及方法
1.3.1 論文研究內容
1.3.2 論文研究方法及技術路線
2 盾構隧道施工引發(fā)地表變形理論研究
2.1 盾構隧道施工對周圍地層變形影響
2.1.1 地層變形的原因
2.1.2 盾構施工引起地層變形的時空效應機理
2.2 地表變形規(guī)律研究
2.2.1 地表橫向沉降變形規(guī)律分析
2.2.2 地表縱向沉降變形規(guī)律分析
2.3 地鐵盾構掘進施工引起地表變形的影響因素
2.3.1 影響地表沉降的隧道幾何因素分析
2.3.2 影響地表沉降的地層力學性質因素分析
2.3.3 影響地表沉降的盾構掘進技術因素分析
2.4 本章小結
3 基于LS-VSM回歸的地表沉降預測模型原理
3.1 統(tǒng)計學習理論
3.1.1 機械學習原理
3.1.2 經驗風險最小化(ERM)
3.1.3 結構風險最小化(SRM準則)
3.2 支持向量機分類原理及算法
3.3 基于支持向量機的回歸方法
3.3.1 最小二乘支持向量機回歸(LS-VSM)原理
3.3.2 核函數選擇
3.3.3 參數尋優(yōu)
3.4 基于LS-VSM回歸地表沉降預測模型的建立流程
3.5 本章小結
4 基于LS-VSM回歸的預測模型建立及結果對比
4.1 工程概況
4.1.1 區(qū)間線路
4.1.2 工程地質條件
4.1.3 水文地質條件
4.1.4 周邊環(huán)境情況
4.1.5 地表沉降測點布設方案
4.2 LS-VSM地表沉降預測模型的建立
4.2.1 訓練和測試數據的選取
4.2.2 數據預處理
4.2.3 創(chuàng)建/訓練LS-VSM回歸預測模型
4.2.4 仿真測試性能評價
4.3 LS-VSM非線性回歸模型預測分析
4.3.1 三種核函數預測模型結果分析及評價
4.3.2 不同參數組合預測模型結果分析及評價
4.4 與BP神經網絡算法預測的對比分析
4.4.1 BP神經網絡原理簡述
4.4.2 BP神經網絡與LS-VSM法回歸預測結果對比
4.5 本章小結
5 基于貝葉斯網絡盾構施工地表沉降動態(tài)風險控制
5.1 地表沉降動態(tài)風險評級體系建立
5.1.1 各類風險影響因素的選取
5.1.2 影響因素的分級標準
5.1.3 風險評級體系建立
5.2 貝葉斯網絡理論
5.2.1 貝葉斯網絡原理
5.2.2 貝葉斯網絡模型的構建
5.3 貝葉斯網絡模型在風險管理的應用
5.3.1 后驗概率分析
5.3.2 敏感性分析
5.4 工程應用
5.5 本章小結
6 結論與展望
6.1 結論
6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄一 :攻讀碩士學位期間取得的成果
附錄二 :LS-VSM法與BP神經網絡地表沉降預測模型代碼
附件三:地鐵盾構施工事故統(tǒng)計表
【參考文獻】：
期刊論文
[1]2018年中國城市軌道交通運營線路統(tǒng)計和分析[J]. 趙昕,顧保南. 城市軌道交通研究. 2019(01)
[2]基于RS-SVR的上軟下硬地層盾構施工地表沉降預測[J]. 林榮安,孫鈺豐,戴振華,翁效林,吳銀河,羅衛(wèi). 中國公路學報. 2018(11)
[3]基于LIB-SVM的盾構隧道地表沉降預測方法研究[J]. 潘宇平,倪靜,李林,耿雪玉. 水資源與水工程學報. 2018(03)
[4]西安富水砂層盾構施工Peck沉降預測公式改進[J]. 胡長明,馮超,梅源,袁一力. 地下空間與工程學報. 2018(01)
[5]矩形頂管施工引起的地面沉降變形研究[J]. 許有俊,王雅建,馮超,劉志偉,朱劍. 地下空間與工程學報. 2018(01)
[6]類矩形土壓平衡盾構施工引起的地表變形[J]. 張雪輝,陳吉祥,白云,陳昂,黃德中. 浙江大學學報(工學版). 2018(02)
[7]地鐵工程建設安全控制系統(tǒng)設計與應用分析[J]. 劉振剛. 城市建設理論研究(電子版). 2018(02)
[8]非均勻收斂隨機介質模型對淺埋隧道施工引起地表沉降預測研究[J]. 王翀,秦擁軍,于廣明,高麗燕. 鐵道標準設計. 2018(01)
[9]地鐵盾構掘進引起的軟弱地層沉降分析[J]. 蒙國往,周佳媚,高波,馬敏. 現代隧道技術. 2017(06)
[10]砂土地層地鐵盾構隧道施工對地層沉降影響的模型試驗研究[J]. 王海濤,金慧,涂兵雄,張景元. 中國鐵道科學. 2017(06)
博士論文
[1]城市地鐵隧道事故案例統(tǒng)計分析與風險評價方法研究[D]. 王龔.北京交通大學 2018
[2]大直徑土壓平衡盾構引起的地表變形及掘進控制技術研究[D]. 郭玉海.北京交通大學 2014
[3]北京地鐵盾構施工沉降風險機理研究及評價模型構建[D]. 黃俐.中國礦業(yè)大學(北京) 2012
[4]地鐵隧道盾構施工誘發(fā)地層移動機理分析與控制研究[D]. 柳厚祥.西安理工大學 2008
碩士論文
[1]基于改進網格搜索法的SVM邊坡變形預測研究[D]. 章治邦.江西理工大學 2018
[2]地鐵盾構施工技術對地層變形影響的數值模擬[D]. 王涪.遼寧工業(yè)大學 2018
[3]基于ArcGIS的天津濱海新區(qū)地面沉降風險性評價研究[D]. 任永佳.吉林大學 2018
[4]北京地鐵16號線盾構施工引起的地表沉降規(guī)律研究[D]. 焦傳奇.西安科技大學 2017
[5]軟土場地雙線隧道土壓盾構施工地表沉降規(guī)律研究[D]. 曹魯鵬.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[6]基于支持向量機的盾構施工地表沉降預警系統(tǒng)研究[D]. 宋臻.江西理工大學 2017
[7]地鐵盾構施工引起的地表沉降研究[D]. 陳鑫超.南京理工大學 2017
[8]廣州地鐵盾構隧道施工中地表沉降的SVR法預測研究[D]. 王禹.暨南大學 2016
[9]地鐵盾構施工地面沉降風險分析[D]. 張青英.華中科技大學 2015
[10]基于智能算法的盾構施工地表沉降預測研究[D]. 季雁鵬.石家莊鐵道大學 2015
本文編號：3732931
【文章頁數】：108 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 盾構法施工地表沉降變形研究
1.2.2 地鐵盾構施工地表沉降風險管理研究
1.2.3 目前隧道施工地表沉降研究存在的問題
1.3 本文研究內容及方法
1.3.1 論文研究內容
1.3.2 論文研究方法及技術路線
2 盾構隧道施工引發(fā)地表變形理論研究
2.1 盾構隧道施工對周圍地層變形影響
2.1.1 地層變形的原因
2.1.2 盾構施工引起地層變形的時空效應機理
2.2 地表變形規(guī)律研究
2.2.1 地表橫向沉降變形規(guī)律分析
2.2.2 地表縱向沉降變形規(guī)律分析
2.3 地鐵盾構掘進施工引起地表變形的影響因素
2.3.1 影響地表沉降的隧道幾何因素分析
2.3.2 影響地表沉降的地層力學性質因素分析
2.3.3 影響地表沉降的盾構掘進技術因素分析
2.4 本章小結
3 基于LS-VSM回歸的地表沉降預測模型原理
3.1 統(tǒng)計學習理論
3.1.1 機械學習原理
3.1.2 經驗風險最小化(ERM)
3.1.3 結構風險最小化(SRM準則)
3.2 支持向量機分類原理及算法
3.3 基于支持向量機的回歸方法
3.3.1 最小二乘支持向量機回歸(LS-VSM)原理
3.3.2 核函數選擇
3.3.3 參數尋優(yōu)
3.4 基于LS-VSM回歸地表沉降預測模型的建立流程
3.5 本章小結
4 基于LS-VSM回歸的預測模型建立及結果對比
4.1 工程概況
4.1.1 區(qū)間線路
4.1.2 工程地質條件
4.1.3 水文地質條件
4.1.4 周邊環(huán)境情況
4.1.5 地表沉降測點布設方案
4.2 LS-VSM地表沉降預測模型的建立
4.2.1 訓練和測試數據的選取
4.2.2 數據預處理
4.2.3 創(chuàng)建/訓練LS-VSM回歸預測模型
4.2.4 仿真測試性能評價
4.3 LS-VSM非線性回歸模型預測分析
4.3.1 三種核函數預測模型結果分析及評價
4.3.2 不同參數組合預測模型結果分析及評價
4.4 與BP神經網絡算法預測的對比分析
4.4.1 BP神經網絡原理簡述
4.4.2 BP神經網絡與LS-VSM法回歸預測結果對比
4.5 本章小結
5 基于貝葉斯網絡盾構施工地表沉降動態(tài)風險控制
5.1 地表沉降動態(tài)風險評級體系建立
5.1.1 各類風險影響因素的選取
5.1.2 影響因素的分級標準
5.1.3 風險評級體系建立
5.2 貝葉斯網絡理論
5.2.1 貝葉斯網絡原理
5.2.2 貝葉斯網絡模型的構建
5.3 貝葉斯網絡模型在風險管理的應用
5.3.1 后驗概率分析
5.3.2 敏感性分析
5.4 工程應用
5.5 本章小結
6 結論與展望
6.1 結論
6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄一 :攻讀碩士學位期間取得的成果
附錄二 :LS-VSM法與BP神經網絡地表沉降預測模型代碼
附件三:地鐵盾構施工事故統(tǒng)計表
【參考文獻】：
期刊論文
[1]2018年中國城市軌道交通運營線路統(tǒng)計和分析[J]. 趙昕,顧保南. 城市軌道交通研究. 2019(01)
[2]基于RS-SVR的上軟下硬地層盾構施工地表沉降預測[J]. 林榮安,孫鈺豐,戴振華,翁效林,吳銀河,羅衛(wèi). 中國公路學報. 2018(11)
[3]基于LIB-SVM的盾構隧道地表沉降預測方法研究[J]. 潘宇平,倪靜,李林,耿雪玉. 水資源與水工程學報. 2018(03)
[4]西安富水砂層盾構施工Peck沉降預測公式改進[J]. 胡長明,馮超,梅源,袁一力. 地下空間與工程學報. 2018(01)
[5]矩形頂管施工引起的地面沉降變形研究[J]. 許有俊,王雅建,馮超,劉志偉,朱劍. 地下空間與工程學報. 2018(01)
[6]類矩形土壓平衡盾構施工引起的地表變形[J]. 張雪輝,陳吉祥,白云,陳昂,黃德中. 浙江大學學報(工學版). 2018(02)
[7]地鐵工程建設安全控制系統(tǒng)設計與應用分析[J]. 劉振剛. 城市建設理論研究(電子版). 2018(02)
[8]非均勻收斂隨機介質模型對淺埋隧道施工引起地表沉降預測研究[J]. 王翀,秦擁軍,于廣明,高麗燕. 鐵道標準設計. 2018(01)
[9]地鐵盾構掘進引起的軟弱地層沉降分析[J]. 蒙國往,周佳媚,高波,馬敏. 現代隧道技術. 2017(06)
[10]砂土地層地鐵盾構隧道施工對地層沉降影響的模型試驗研究[J]. 王海濤,金慧,涂兵雄,張景元. 中國鐵道科學. 2017(06)
博士論文
[1]城市地鐵隧道事故案例統(tǒng)計分析與風險評價方法研究[D]. 王龔.北京交通大學 2018
[2]大直徑土壓平衡盾構引起的地表變形及掘進控制技術研究[D]. 郭玉海.北京交通大學 2014
[3]北京地鐵盾構施工沉降風險機理研究及評價模型構建[D]. 黃俐.中國礦業(yè)大學(北京) 2012
[4]地鐵隧道盾構施工誘發(fā)地層移動機理分析與控制研究[D]. 柳厚祥.西安理工大學 2008
碩士論文
[1]基于改進網格搜索法的SVM邊坡變形預測研究[D]. 章治邦.江西理工大學 2018
[2]地鐵盾構施工技術對地層變形影響的數值模擬[D]. 王涪.遼寧工業(yè)大學 2018
[3]基于ArcGIS的天津濱海新區(qū)地面沉降風險性評價研究[D]. 任永佳.吉林大學 2018
[4]北京地鐵16號線盾構施工引起的地表沉降規(guī)律研究[D]. 焦傳奇.西安科技大學 2017
[5]軟土場地雙線隧道土壓盾構施工地表沉降規(guī)律研究[D]. 曹魯鵬.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[6]基于支持向量機的盾構施工地表沉降預警系統(tǒng)研究[D]. 宋臻.江西理工大學 2017
[7]地鐵盾構施工引起的地表沉降研究[D]. 陳鑫超.南京理工大學 2017
[8]廣州地鐵盾構隧道施工中地表沉降的SVR法預測研究[D]. 王禹.暨南大學 2016
[9]地鐵盾構施工地面沉降風險分析[D]. 張青英.華中科技大學 2015
[10]基于智能算法的盾構施工地表沉降預測研究[D]. 季雁鵬.石家莊鐵道大學 2015
本文編號：3732931
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