开挖损伤对岩体力学参数影响的位移反分析方法

"基于开挖损伤效应的岩体力学参数位移反分析 (2011年)" 本文探讨的是在地下洞室开挖过程中，岩体力学参数因应力重分布和开挖扰动导致的损伤效应。这种效应使得岩体的力学特性发生变化，表现为强度降低、弹性模量减小等。为了理解和量化这种效应，研究人员采用了多种理论和方法，包括正交试验设计、粒子群优化算法（PSO）以及支持向量机（SVM）模型。 正交试验设计是一种统计方法，用于在多个因素之间进行系统性的实验设计，以探究各因素对结果的影响程度。在这种情况下，它可能被用来确定不同开挖条件下的岩体损伤程度。 粒子群优化算法是一种基于生物群体行为的全局优化技术，能有效搜索复杂问题的最优解。在本文中，PSO可能被用来寻找最佳的损伤区范围，即找到最能解释观测位移数据的损伤区域大小和位置。 支持向量机模型是一种监督学习方法，常用于分类和回归分析。在位移反分析中，SVM可能被用来建立岩体损伤与位移之间的关系模型，通过已知的位移数据反推损伤程度。 作者们构建了一个结合LSSVM（Least Squares Support Vector Machine，最小二乘支持向量机）和PSO的反分析模型，该模型能够考虑开挖损伤效应。LSSVM是一种简化版的SVM，适用于处理线性和非线性问题，尤其适合大数据集的训练。 在实际应用中，他们以某个水电站的地下厂房为例，利用现场的变形监测数据进行位移反分析。通过这个模型，他们成功地反演出了开挖后的损伤区范围和弱化程度，这为理解岩体在开挖后的动态行为提供了宝贵的信息，并为类似工程的岩体力学参数评估提供了新的思路。 关键词中的“岩体”指的是开挖工程中的主要工作对象，“力学参数”涉及岩体的强度、弹性模量等关键性质，“开挖损伤效应”是研究的核心，位移反分析是解决问题的方法，而LSSVM-PSO模型则是实现这一分析的关键工具。 总结来说，这篇文章为理解和模拟地下洞室开挖后岩体的力学行为提供了一种创新的方法，即通过位移反分析来识别和量化开挖损伤效应，这对于地下工程的设计和安全评估具有重要意义。