特大断面隧道开挖中拱顶沉降的BP神经网络预测

摘要：

特大断面隧道开挖会大范围解除围岩表面应力,在上部岩体自重应力及附加应力的共同作用下,隧道拱顶会发生明显沉降,在某些软岩隧道中已观察到了超过100 mm的沉降量.拱顶沉降量持续增大,隧道就有可能发生坍塌破坏.在隧道开挖工程中,受条件限制,常会出现支护无法及时施工的情况,需要对隧道稳定性进行分析预测.现以牛寨山隧道开挖工程南线出口段的监测结果为例,采用BP神经网络方法预测其沉降量的时程变化.假设隧道相向开挖过程中,在贯通前对拱顶沉降互不影响,且两条隧道之间互不影响.分析过程中输入层参数选择了围岩级别、埋深、距离掌子面和二衬的长度等,隐含层设置为1层,节点数为9,隐层传递函数选择tansig,输入输出层传递函数选择purelin.在采用该模型进行预测分析前,首先已开挖监测点数据作为训练样本,采用后开挖点的值作为样本,验证了模型的可靠性.最终分析结果表明,采用文中方法能够较为可靠地预测拱顶沉降.其结果可以作为隧道安全预测的依据.

关键词：特大断面隧道、拱顶沉降、BP神经网络、时程曲线

分类号：U455(隧道工程)

在线出版日期：2015-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：145-150