智能反分析:高地应力下硐室群围岩蠕变参数的位移增量策略
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更新于2024-09-06
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本文主要探讨的是在深部高地应力环境下,如何通过智能反分析技术精确确定硐室群围岩的蠕变力学参数,以解决岩体工程中的理论分析和数值计算所面临的难题。作者陈静、江权、冯夏庭和胡嫣然针对这一问题提出了创新的方法。他们的研究基于分数阶微积分的蠕变本构模型,这是一种能有效描述围岩随时间破坏特性的数学工具,特别适用于深部高地应力条件。
研究的关键在于选择三个典型的围岩特性指标:主硐室顶拱位移、拱肩位移和边墙位移。通过对这些位移数据的敏感性分析,确定了5个对位移影响较大的蠕变参数,即瞬时剪切模量、黏性系数、黏弹性剪切模量、黏弹性系数以及分数阶系数β。这些参数的准确值对于预测围岩的稳定性和长期行为至关重要。
在实施过程中,他们遵循“大值原则”和“敏感性原则”,收集并处理现场位移增量监测数据,特别是在主厂房和主变室等关键区域。通过多数据融合,构建了一个适应度函数,该函数综合考虑了不同位置的数据。然后,他们运用了均匀设计方法生成不同参数组合的学习样本和训练样本,以便于优化算法的训练。
智能优化算法采用了遗传算法与神经网络的结合策略,在解的全局空间进行搜索,以找到最优的蠕变参数反演值。这种方法具有高效和精准的优势,能够克服传统方法的局限性。最后,研究通过灰色关联度和后验差法双重校核,确保了反演参数的可靠性和计算结果与实测位移增量的一致性。
实例分析结果显示,这种方法成功地提高了围岩蠕变参数的精度,验证了其在深部高地应力大型硐室稳定性评估中的实用性和有效性。这对于岩体工程实践具有重要意义,有助于提升地下工程的设计和施工质量,保障工程的安全性。
2021-04-27 上传
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