大岗山水电站地下洞室群施工期岩体参数反演研究

"考虑松动圈的地下洞室群施工期岩体参数反演 (2013年)，大岗山水电站，GA-BP算法，正交试验设计，FLAC3D，遗传算法，岩体稳定性，地下工程设计" 这篇论文主要探讨了在地下洞室群施工期间如何考虑岩体松动圈的影响，以及如何通过反演技术优化岩体参数的估计。大岗山水电站的地下厂房洞室群建设是一个具体的案例，其施工特点是分层开挖，这给岩体参数的反演带来了挑战。论文提出了一种考虑松动圈参数弱化效应的反演基本模型，以更准确地反映洞室群开挖对周围岩体稳定性的影响。 为了建立岩体力学参数与位移之间的非线性映射关系，研究人员采用了GA-BP（遗传算法-反向传播神经网络）算法。通过正交试验设计，结合FLAC3D（有限差分程序），他们生成了神经网络的学习和测试样本。这种方法旨在模拟岩体在开挖过程中的实际行为，从而更好地理解参数变化对位移的影响。 在实际测量的位移数据基础上，论文构建了目标函数，并利用遗传算法在岩体参数的经验取值范围内寻找最优解。这个过程允许算法在大量可能的参数组合中搜索，以找到最能匹配实测位移的岩体参数。一旦找到最优参数，这些参数将用于正演分析，即通过模拟预测洞室群的位移，然后用后验差法检验模型的准确性。 论文的结果表明，所提出的反演方法是有效的，可以用于地下工程设计和施工的反馈与指导。它能够克服岩体参数不确定性带来的问题，提高对地下洞室群稳定性的评估精度。这对于确保地下工程的安全和优化施工方案具有重要意义。 关键词涉及岩石力学、岩体参数、松动圈、地下洞室群、参数弱化效应、GA-BP算法以及大岗山水电站，反映了研究的核心内容和应用领域。该研究对于理解和改善地下工程中的岩体行为，尤其是在复杂地质条件下的工程实践，提供了理论支持和技术工具。