【摘要】：斷層破碎帶圍巖變形預(yù)測一直是隧道工程信息化施工與管理爭論的焦點,迄今沒有科學(xué)合理的預(yù)測方法。在NATM隧道施工中,圍巖變形量常作為評判隧道穩(wěn)定性和支護(hù)結(jié)構(gòu)經(jīng)濟合理性的重要指標(biāo)。隧道變形量是隨時間而變化的數(shù)列,可以建立實時跟蹤預(yù)測模型和方法。文章針對雅西高速公路大相嶺隧道施工中斷層破碎帶圍巖變形速率大、持續(xù)時間長、變形量大等特點,基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,并引入了遺傳算法,通過改進(jìn)和提高預(yù)測精度,建立了預(yù)測斷層破碎帶圍巖變形的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合預(yù)測模型。經(jīng)工程實踐檢驗預(yù)測結(jié)果,具有較高的可靠性和準(zhǔn)確性。
[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.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通隧道工程教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.51278427) 高鐵聯(lián)合基金(U1134208) 中國中鐵股份有限公司重點科技開發(fā)計劃重大課題(No.重大-18-2011)
【分類號】：U452.12

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2216289