一种隧道施工过程的快速反馈分析系统

摘要

本发明公开了一种隧道施工过程的快速反馈分析系统，方案是：首先了解目前已采用设计施工参数；建立隧道开挖三维有限元网格数值计算模型；获得隧道开挖后围岩分层和收敛位移监测信息；非线性支持向量机模型建立：然后先将锚固参数按照实际施工参数固定，采用差异优化算法对岩石力学参数进行优化识别；再采用差异进化算法对即将锚固方案的施工参数进行优化；最后通过调用差异进化优化算法优化上述岩石力学参数，进一步求解的锚固方案的施工参数，并将优化的锚固方案的施工参数作为施工方案通过计算机显示屏输出，指导施工人员进行施工。本发明将监测信息用来识别围岩参数的同时，进行锚固参数的优化，从而将动态信息化施工提高到定量分析的水平。

主权项

一种隧道施工过程的快速反馈分析系统，其特征在于包括如下步骤：a.初步获得地质参数和隧道施工参数，根据前期地质勘探信息和岩石分级情况，通过查表预估计待修建隧道所处的地质体力学参数范围，了解目前已采用设计施工参数；b.建立三维数值模型，根据步骤a了解的目前施工参数，在计算机上建立隧道开挖三维有限元网格数值计算模型，该数值模型通过输入岩石力学参数：包括围岩侧压力系数、变模、泊松比、摩擦系数和粘聚力，以及锚固参数：包括锚杆直径、锚杆间距、锚杆长度和喷层厚度，将会相应地计算输出不同围岩位移和经济指标；c.通过数码摄像和计算机图像处理，获得隧道开挖后围岩分层和收敛位移监测信息；对隧道有关断面摄取图像，经过图像处理获得有关数据，计算出位移信息；d.非线性支持向量机模型建立，将步骤b获得的多输入‑多输出的三维数值模型采用机器学习工具‑支持向量机来表达，利用步骤b获得多输入‑多输出的样本对支持向量机进行训练，获得该支持向量机模型如下：Y＝SVM(X)公式中X表示隧道输入因素向量，即岩石力学参数包括：围岩侧压力系数、变模、泊松比、摩擦系数和粘聚力，以及锚固参数包括：锚杆直径、锚杆间距、锚杆长度和喷层厚度，Y表示隧道输出因素向量，即围岩位移；上述反映隧道施工非线性的支持向量机模型建立过程如下：1)确定隧道施工可控性的输入参数和可测性的输出参数，输入参数包括岩石力学参数包括：围岩侧压力系数、变模、泊松比、摩擦系数和粘聚力，以及锚固参数包括：锚杆直径、锚杆间距、锚杆长度和喷层厚度；输出参数包括：围岩位移、围岩安全性系数和经济指标，以此作为系统的输入和输出；2)以步骤b建立的数值模型，根据输入参数范围进行正交方案和均匀方案设计，对设计的方案进行数值试验，得到输入和输出对应的样本集；从样本集中选取一部分为学习样本，另一部分为预测检验样本；3)支持向量机的正则化参数和核参数将会影响预测精度，采用试算的方法确定最优的正则化参数和核参数；首先根据经验确定正则化参数集和核参数集；然后从正则化参数集和核参数集中选取一定数量的参数分别进行组合；再利用所选组合参数，通过学习样本进行支持向量机训练；训练算法采用最小二乘支持向量机方法；并对预测检验样本进行预测，得到预测误差；6)返回步骤4和步骤5依次采用其他组合训练支持向量机并进行预测，直到参数组合结束在上述组合的参数方案中，选出对应预测误差最小的正则化参数和核参数为支持向量机最佳参数组合，用该参数训练的支持向量机模型进行以下过程的优化；e.根据步骤c获得的实际监测位移和步骤d训练获得支持向量机模型来识别围岩力学参数：首先将锚固参数按照实际施工参数固定，然后将输入岩石力学参数视为变量，将输出位移与实际监测位移之差进行对比作为适应值函数，最后采用差异优化算法对岩石力学参数进行优化识别，优化目标函数为： Min Σ i = 1 n ( SVM ( x j ) - Y i ) 式中xj为岩石力学参数，SVM(xj)为对应岩石力学参数xj支持向量机模型的计算位移，通过步骤d获得，Yi为通过c获得的特征测线或测点的位移；f.根据步骤c获得的实际监测位移和步骤d训练获得支持向量机模型，在步骤e识别获得的力学参数基础上，来优化施工参数：首先固定识别获得的围岩力学参数，然后以锚固方案参数为变量，以稳定性指标及经济性指标为目标函数，最后采用差异进化算法对即将锚固方案的施工参数进行优化，优化的目标函数为： Min Σ i = 1 m ( SVM ( L j ) + COST ( L j ) ) 式中Lj为锚固方案参数，SVM(Lj)为对应锚固方案参数的位移指标，通过步骤d获得，COST(Lj)为锚固方案参数的经济指标；h.通过调用差异进化优化算法来求解步骤e的岩石力学参数，进一步求解步骤f的锚固方案的施工参数，并将优化的锚固方案的施工参数作为施工方案通过计算机显示屏输出，指导施工人员进行施工。