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变形是地下结构施工安全状态的重要评价指标。针对数据驱动变形预测方法中地下施工动态影响因素难以量化这一问题,提出了基于控制区间牵引算法的地下施工变形预测模型。以双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）对变形监测时间序列进行预测,以数值模拟在关键施工阶段处的结果为牵引点。根据实测值随阶段更新牵引点,并基于注意力机制双向长短时记忆网络（Bi-LSTM-AM）以牵引点修正数据驱动模型在控制区间的预测结果,实现更准确、更智能的地下施工变形预测。设置牵引相对权重,使模型可自适应判断当前合理牵引程度,准确融合了Bi-LSTM与数值模拟的结果。通过相关历史案例与数据,验证了牵引预测模型的有效性。依托西安市西咸新区丰镐三路地下通道上跨地铁1号线自动化监测实例,采用牵引算法预测了地下结构变形。结果表明：在关键施工阶段处,牵引作用改善了数据驱动预测方法存在的滞后问题,各阶段误差平均降低了24.34%;不断优化的牵引点逐渐趋近真值,降低了数值模拟出现偏差时造成的影响。该方法可为地下施工变形预测问题提供新途径。 相似文献
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依据正交试验原理,采用弹塑性有限元方法,运用MIDAS NX有限元软件,系统分析了溶洞大小、距离对隧道结构位移和轴力的影响,计算得出不同径跨比情况下位移和轴力随溶洞上壁距隧道底板的垂直距离变化规律和函数关系,从而确定各径跨比条件下隧底溶洞的非安全距离,并绘制隧道非安全距离包络图。结果表明:隧道各部位位移受径跨比影响显著;在径跨比一定的情况下,随着溶洞上壁距隧道底板垂直距离的增加,位移变化趋势符合对数函数规律;仰拱中心轴力受隧底溶洞影响较大且随垂直距离呈对数变化趋势;根据隧道结构竖向位移得出的隧底溶洞非安全距离较大,根据水平位移和轴力得出的非安全距离较小,出于安全考虑,应将竖向位移得出的隧底溶洞非安全距离作为溶洞处置的主要依据。 相似文献
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