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地下洞室岩体力学参数反演软件系统开发与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
岩体力学参数对地下洞室的施工和设计是极其重要的,通过位移反分析确定岩体参数的应用研究很多。为了提高参数反演的效率,采用均匀设计理论设计不同的反演参数组合,用有限元计算组建的样本集训练神经网络,根据洞室开挖过程中实测位移反演地下洞室岩体力学参数。基于面向对象、自适应、可视化三大关键技术,开发了地下洞室岩体力学参数反演有限元软件系统BAFES。该软件可实现地下洞室力学参数反演分析、开挖预报过程的可视化,将地下洞室岩体力学参数反演模式由“数据－有限元分析－数据”转变为“图形－有限元分析－图形”,结合现场监控技术和工程稳定分析,能及时地指导工程设计和施工。以某水电站地下厂房洞室群岩体力学参数反演为例,说明了该软件的实用性。 相似文献
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准确预测洞室涌水量和库区渗流场的空间分布特征是确保地下水封油库施工期安全性和运行期经济性的基础性工作之一。为真实地反映地下水封油库围岩随机分布裂隙的渗流效应对涌水量预测和渗流场空间分布特性的影响,提出了一种基于嵌入裂隙单元模型（EFE模型）的裂隙岩体渗流分析方法,并采用该方法对湛江水封油库的三维渗流场进行了计算分析,通过对比工程实测资料,验证了所提出方法的可靠性,进而预测了实例工程在运行期的涌水量。计算结果表明,EFE模型能够较好地模拟裂隙对洞室岩体局部渗流场的影响,反映库区渗流场及洞室涌水量空间分布不均匀的特性。研究成果可为水封洞库渗控措施的精准设计以及运行期污水处理设施配套设计工作提供参考。 相似文献
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岩石非连续变形分析方法DDARF成功实现了模拟岩体裂纹萌生、扩展、贯通、破碎的全过程,但算法只考虑了岩体的线弹性本构模型,没有分析岩体的非线性应力-应变关系。为更符合真实岩体工程,同时扩展岩石非线性本构模型的应用范围,分别采用摩尔-库仑强度准则和最大拉应力强度准则对岩体进行剪切和拉伸破坏判断;对理想弹脆性本构模型进行算法分析,并在VC++平台下程序实现;对“自定义”的岩体非连续变形分析方法弹脆性本构模型与室内单轴压缩试验进行比较分析;将岩体非连续变形分析方法弹脆性本构模型应用于大型地下洞室开挖,并与线弹性本构模型进行对比。结果表明,非连续变形分析方法中自定义岩体弹脆性本构模型是可行的,它能够反映岩体变形的非线性特征,与室内试验吻合度较好;非连续变形分析方法弹脆性本构模型应用于大型地下工程,能更安全且真实地分析洞室围岩的稳定性,进而更好地指导地下洞室的防护措施。 相似文献
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针对评价洞室围岩质量3种传统方法(RMR法、Q法、HC法),结合可拓学理论,建立各自围岩质量评价的物元模型。首先采用层次分析法对各模型中的评价因素予以分级,确定各指标的权重及其与围岩级别的关联度;然后利用集对分析法对各模型在综合评价中的关联因子予以确定,形成洞室围岩质量多层次综合评价模型;最后将该模型应用于西南某大型水电站地下洞室围岩质量评价中,计算结果与现场评价结果较吻合。研究结果表明:该模型将传统评价方法进行了有机结合,最大限度降低了各方法的缺陷性,可较好地反映洞室岩体的质量等级,对洞室围岩分级具有一定指导意义。 相似文献
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由于洞室围岩质量及其影响因素的复杂性和不确定性,以往采用定指标、定权重的评价方法不尽合理,因此,有必要建立一多因素模糊评价模型.首先,应用模糊数学方法,建立了考虑岩石的单轴抗压强度σc,RQD指标,结构面间距J1,结构面摩擦系数f和岩体的声波速度V的多因素洞室围岩综合评价模型;然后,以地下洞室围岩为工程背景,对岩体质量进行了模糊综合评价,结果表明:模糊评价方法适用于不同岩体工程,能最大限度地利用工程勘察成果,是解决多因素、多指标综合问题的有效决策方法.得到的结果与可拓学评价法以及RMR法得到的结果大致相同,符合实际情况,说明多因素综合评价模型的正确性. 相似文献
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随着岩体工程的日益发展,人们愈发认识到岩体裂隙发育情况对工程影响的重要性,而岩体节理裂隙网络模拟是研究该类问题的重要手段。基于节理网络模拟结果,建立岩体力学分析模型,然后开展进一步的数值计算分析,在岩体工程中具有良好的发展前景。在岩体结构统计理论的基础上,自行编制了节理岩体裂隙网络模拟分析程序,直观再现了岩体内部的节理分布情况;将程序生成的可执行数据文件与离散元软件相融合;以含节理岩体的地下洞室为例,分别计算了静力和地震荷载作用下地下洞室围岩在不同时段的应力及位移变化情况。计算方法与结果对含节理岩体地下洞室围岩变形和破坏机制以及抗震工程设计具有指导意义 相似文献
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采用一般有限元对互层岩体进行数值分析研究时,要求的单元数量多、建模工作量大;并且难以反映层状岩体的弯曲变形特性。针对这种岩体Cosserat介质模型是一种很有用的有限元等效模型。首先对基于平面应变问题的Cosserat介质理论及扩展模型简略介绍,然后导出了模型的Mohr-Coulomb塑性屈服条件。再利用Matlab平台编制有限元程序,并对地下洞室工程进行数值模拟。将所得结果与传统连续介质法的结果进行对比。结果表明,基于Matlab的Cosserat有限元程序的有效性及解决互层岩体这类问题的适用性与优越性。 相似文献
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大型地下工程根据工程需要,由大小洞室组合成洞室群体构成。如何布置洞室群直接涉及洞室和洞室群体的稳定性、工程造价、处理措施等。为了探讨工程结构岩体稳定性的影响,我们组织了这项洞室群排列方向对工程岩体稳定性影响的室内岩体力学模型实验研究。 相似文献
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水电站大型地下洞室长期稳定性数值分析 总被引：1，自引：0，他引：1
围岩的流变特性是影响地下洞室变形及长期稳定的重要因素。在长期荷载作用下岩体会发生流变现象,特别软弱夹层在较高应力作用下其流变特性更为显著。以某水电站大型地下洞室为例,针对该地下洞室附近围岩存在着软弱夹层,且有些软弱夹层与开挖的洞室相互交汇,基于大型岩土工程分析软件FLAC3D,采用黏弹塑性流变本构模型（Cvisc）,模拟了地下洞室围岩的流变力学行为;根据主厂房顶拱位移变化率规律确定出了开挖洞室2次支护的时间,对比分析了瞬时弹塑性条件下与考虑流变特性条件下洞室开挖后围岩的位移变形、应力场及塑性区的分布。数值模拟结果表明,由于着软弱夹层的影响,洞室围岩发生较大的变形,特别是在开挖洞室与软弱夹层的交汇处围岩随着时间的长期变形量会更大,这对洞室的稳定性有着一定的影响;对于水电站地下洞室的长期稳定性分析,充分考虑岩体流变效应是非常重要和必要的。 相似文献
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基于粗糙集和理想点法的隧道围岩分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
理想点法是一种多目标决策分析法,其基本思路是通过构造多指标问题的理想解和反理想解,并以靠近理想解和远离反理想解的程度作为各评价对象的判断依据,基于此原理建立了隧道围岩分类的理想点法评价模型。理想点法各指标权重的取值是否合理对最终的评判结果有着很大的影响,采用粗糙集理论把权重问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题,以此来确定各指标权重。该方法不需先知经验,求解过程完全由实际样本驱动,具有很强的可操作性。建立了基于粗糙集和理想点法的隧道围岩分类模型,并应用于实际工程,结果表明,该方法的分类结果与实际相符,基于粗糙集和理想点法为隧洞围岩分类提供了一种新思路 相似文献
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The rock engineering classification system is based on six parameters defined by Bieniawski [5], who employed parallel sets of linguistic and numerical criteria that were acknowledged to influence the behaviour of rock masses and the stability of rock structures. Consequently, experts frequently relate rock joints and discontinuities as well as ground water conditions in linguistic terms, with rough calculations. Recently, intelligence system approaches such as artificial neural network (ANN) and neuro-fuzzy methods have been used successfully for time series modelling. Using neuro-fuzzy approaches, which enable the information that is stored in trained networks to be expressed in the form of a fuzzy rule base, would help to overcome this issue. This paper presents the results of a study of the application of neuro-fuzzy methods to predict rock mass rating. We note that the proposed weights technique was applied in this process. We show that neuro-fuzzy methods give better predictions than conventional modelling approaches. 相似文献
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针对混凝土大坝坝体和岩基参数的区间不确定性,构造具有区间分析功能的RNN（粗糙神经网络）模型,并运用该模型反演坝体和岩基区间参数值。应用区间有限元对结构进行正分析,根据区间参数反演的需要选取相应的区间学习样本,利用RNN模型对样本进行模式学习直至网络收敛,最后通过网络回想和反归一法得到坝体和岩基力学参数的区间值。研究结果表明,该方法可用于反演混凝土坝坝体和岩基区间力学参数,反演得到的区间参数值是合理的。此外,基于RNN模型的区间参数反演方法经过一定的拓展和改进,理论上可应用于反演其他类型的区间参数。 相似文献
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《Computers and Geotechnics》2001,28(6-7):517-547
Ground surface settlement due to tunnel excavation varies in magnitude and trend depending on several factors such as tunnel geometry, ground conditions, etc. Although there are several empirical and semi-empirical formulae available for predicting ground surface settlement, most of these do not simultaneously take into consideration all the relevant factors, resulting in inaccurate predictions. In this study, an artificial neural network (ANN) is incorporated with '113' of monitored field results to predict surface settlement for a tunnel site with prescribed conditions. To achieve this, a standard format (a protocol) for a database of monitored field data is first proposed and then used for sorting out a variety of monitored data sets available in KICT. Using the capabilities of pattern recognition and memorization of the ANN, an attempt is made to capture the rich physical characteristics smeared in the database and at the same time filter inherent noise in the monitored data. Here, an optimal neural network model is suggested through preliminary parametric studies. It is shown that preliminary studies for generating an optimal ANN under given training data sets are necessary because no analytical method for this purpose is available to date. In addition, this study introduces a concept of relative strength of effects (RSE) [Yang Y, Zhang Q. A heirarchical analysis for rock engineering using artificial neural networks. Rock Mechanics and Rock Engineering 1997; 30(4): 207–22] in sensitivity analysis for various major factors affecting the surface settlement in tunnelling. It is seen in some examples that the RSE rationally enables us to recognize the most significant factors of all the contributing factors. Two verification examples are undertaken with the trained ANN using the database created in this study. It is shown from the examples that the ANN has adequately recognized the characteristics of the monitored data sets retaining a generality for further prediction. It is believed that an ANN based hierarchical prediction procedure shown in this paper can be further employed in many kinds of geotechnical engineering problems with inherent uncertainties and imperfections. 相似文献
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坍塌是山岭隧道施工过程中主要灾害之一。由于影响坍塌的因素众多,且各因素所占的权重差异较大,甚至有些因素是不必要或冗余的。目前常用的评价方法不但未对这些不必要或冗余的因素进行筛选,而且权重的确定过于依赖专家经验和主观赋值,导致风险评价结果精度低、可靠性差。基于此,应用粗糙集理论在数据挖掘、指标筛选和重要性计算方面的优势,将山岭隧道坍塌风险评价构建为粗糙集的决策信息表。但工程试验发现,基于传统依赖度的属性约简及权重计算不能满足要求,存在计算权重为0或约简结果过多,无法取舍的问题。针对以上问题,提出了一种基于条件信息熵的计算方法,该方法将条件信息熵引入到属性重要度和权重的定义中,同时以最重要的条件属性为起点,逐步增添属性,实现属性约简。所建立的方法既能从大量影响因素中,提取出主要影响因素,剔除相对冗余或不重要的因素;同时又能计算得到各因素的客观权重。最后结合模糊综合评价法,建立了基于粗糙集条件信息熵的山岭隧道坍塌风险评价模型,并成功应用于秀村隧道中,表明该模型可靠、实用,为山岭隧道坍塌风险评价提供一条新的研究思路。 相似文献