地铁隧道施工安全评估：三角模糊数与神经网络结合模型

"王洪德,朱贵东.隧道施工过程的三角模糊数与神经网络安全评估[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2016,35(6):613-617." 这篇学术论文探讨了地铁隧道施工过程中的安全评估问题，特别是在超浅埋暗挖段隧道的施工中。研究的核心是构建一个结合三角模糊数和神经网络的安全评估模型。三角模糊数是一种在不确定性和模糊性环境中处理数据的有效工具，它能更好地反映实际工程中评价指标的不确定性。在地铁隧道施工过程中，由于多种因素如地质条件、施工方法、监测数据等的复杂性，往往难以用精确的数值来衡量安全状态。 首先，研究者们建立了一个基于监测和数值仿真的安全指标体系。这个体系能够全面考虑施工过程中的各种风险因素，如地层稳定性、支护结构状态、地下水位变化等。这些指标的值通常不精确，因此通过三角模糊数进行量化，可以更准确地表达其模糊性和不确定性。 接下来，他们将评估等级划分为不同的层次，这些等级被转化为三角模糊数表示的语言变量。这样做的目的是将主观的评估等级转化为数学模型可以处理的形式。例如，安全等级可能包括“非常安全”、“安全”、“一般”、“不安全”和“非常不安全”，这些等级通过三角模糊数进行量化，以便神经网络可以理解和学习。 在模型构建中，研究者应用了混合遗传算法优化的BP神经网络。BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，常用于处理非线性映射问题。通过混合遗传算法的优化，网络能够更快地收敛，找到综合指标数据与评估等级之间的最佳非线性映射关系。这种方法的优势在于，它能够处理大量的输入数据并自动学习其中的复杂关系，而无需预先确定参数。 研究结果显示，大连地铁的超浅埋段隧道施工过程在应用该模型后被评估为安全等级。同时，通过与传统评估方法的比较，该模型显示出了较高的实际贴近度，意味着它能更准确地反映出施工过程中的安全状况。 关键词涉及的领域包括地铁隧道施工过程、三角模糊数的应用以及神经网络在安全评估中的角色。这项工作为地铁隧道施工安全管理提供了一种新的、更为精确的工具，对于预防和控制隧道施工风险具有重要的理论和实践意义。