山岭隧道围岩参数智能反演及稳定性分析

摘要：

隧道围岩参数的确定直接关系到围岩稳定性评价的准确性,为确保围岩力学参数取值的合理性,提出一种新的围岩参数智能反演模型.利用模拟退火算法(SA)的退火策略对遗传算法(GA)进行优化,组成GASA智能模型,以此对极限学习机(ELM)的初始权值和阈值进行优化;将GASA-ELM模型应用于重庆市兴隆隧道(ZK38+020)～(ZK38+010)断面围岩力学参数反演中,基于现场实测变形反演得出围岩力学参数,并输入到ANSYS中计算得到位移正算值,与已有模型进行对比;最后利用计算结果对ZK38+010断面围岩稳定性进行分析,预测了该断面的变形量和变形速率.结果 表明:模型反演所得参数在ANSYS中正算结果与现场实测值相对误差均在5.4％以内,均优于已有研究中的GA-BP及BP模型,表明了反演结果合理可靠;而ZK38+010断面将在开挖后46d左右进入稳定阶段.研究成果可为山岭隧道围岩力学参数反演提供参考,具有理论意义和工程实用价值.

关键词：隧道工程;围岩参数反演;遗传退火算法(GASA);极限学习机(ELM);围岩稳定性

所属期刊栏目：29

分类号：U459.2(隧道工程)

资助基金：国家自然科学基金项目;中央高校基本科研业务费资助;辽宁省重点研发计划项目

在线出版日期：2021-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1171-1185