三维优化位移反演分析法及其在地下工程中的应用

本文简介了位移反演分析一般方法，并论述了一种三维优化位移反演分析法，运用复合形法，编制了相应的优化反演分析程序，将其应用于地下工程，可对地下工程围岩介质的物理力学参数进行识别，最后给出了具体的应用实例。     

泥岩弹塑性损伤本构模型及其参数辨识

以连续介质力学和不可逆热力学为基础,将损伤引入到修正的Mohr-Coulomb准则中,建立了泥岩弹塑性损伤本构模型反映泥岩软硬化行为,通过构建损伤势函数导出了泥岩的损伤演化方程,编制了泥岩弹塑性损伤本构模型及其参数反演程序。并根据非排水条件下泥岩三轴试验结果,采用多目标函数优化反分析法获得了泥岩本构模型参数。研究成果表明,所提出的弹塑性损伤本构模型能有效地描述泥岩在不同应力状态下的力学特性。     

白山抽水蓄能泵站地下厂房的岩体力学参数反演

根据白山抽水蓄能泵站地下厂房开挖过程中的变形观测数据,提出了一种基于响应面法的岩体力学参数反演方法。该方法利用响应面函数建立了岩体力学参数与围岩变形之间的非线性关系。通过有限元数值模拟确立了响应面函数中的系数。定义参数反演的目标函数,将参数反演问题转化为优化问题。分别采用拟牛顿优化算法和遗传算法求解参数反演的目标函数,得到了地下厂房的岩体力学参数。根据反演确定的岩体力学参数,对地下厂房围岩的开挖变形进行了数值模拟,研究表明,有限元模拟的地下厂房与现场观测值基本一致,验证了反演方法的有效性。     

基于敏感性分析的裂隙岩体渗流与应力静态全耦合参数反演

基于求解稳定渗流场与弹性位移场耦合问题的全耦合分析方法,应用提出的混合遗传算法作为优化算法,同时利用水头、位移等多类型量测资料,提出了裂隙岩体渗流与应力静态全耦合的参数反演方法。在目标函数建立中考虑了实测水头对渗流参数的敏感性,在待反演力学未知参数的选取中,依据提出的相对灵敏度概念,考虑了实测位移对力学参数的敏感性。针对某裂隙岸坡算例,研究了水库蓄水过程中位移场对力学参数敏感性,据此实现位移测点的优化布置,并以渗流场与位移场全耦合正分析计算结果作为假想实测值,进行该岩坡的全耦合参数反演分析,从而验证了所提出理论与研制程序的正确性和可行性。     

信息化施工技术在地下工程中的应用

针对地下工程设计中“地质环境复杂,基础信息匮乏”的基本特点,结合具体隧洞工程,对信息化施工技术进行了分析探讨。设计和编制了工程数据库信息管理系统。利用现场施工监测取得的位移资料,用优化方法反演了围岩力学特性参数。利用反演分析求得的围岩力学参数,应用有限元法对该工程的施工过程围岩稳定性进行了分析计算。     

地下洞室岩体力学参数反演软件系统开发与应用

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。     

隧道围岩稳定性正算反演分析研究——以厦门海底隧道穿越风化深槽施工安全监控为例介绍

为了降低海底隧道施工风险,确保隧道施工顺利穿越海底几处风化深槽和风化囊区域,解决难以获得隧道围岩力学参数的技术难题,采用位移反分析方法建立了动态反演预测模型;作为比较,还简单介绍了弹塑性反演的一种全局优化方法。根据隧道典型断面实际监控量测的围岩拱顶沉降量和周边收敛位移量,结合先行服务隧道揭露的水文地质情况,进行优化反演分析,得到该类围岩初期支护后的等效弹性模量和等效侧压力系数。在相应的同类地质条件下,对后续将开挖的左、右主洞围岩采用边界元法进行正演数值计算,使之能为主洞施工方案比选以及支护设计参数调整与修正提供定量依据,做到信息化动态设计与施工。工程实例分析表明,利用正算反演分析法得出的围岩等效力学参数是可靠的,可据此对类似地质条件下主隧道围岩进行正演计算分析,预测主洞围岩的变形破坏模式,判断其围岩稳定性。位移反分析法是隧道施工变形理论预测分析与工程实际相联系的有效平台,为工程设计施工技术决策提供了一种切实有效的途径。     

基于改进遗传算法的粘弹性岩体力学参数反演

把模式搜索嵌入目前广为应用的遗传算法中,使之和神经网络有机结合,提出了搜索—遗传—神经网络算法。该方法用经过最佳预测学习算法训练的神经网络来表达粘弹性岩体力学参数和位移之间的映射关系,除具有一般遗传算法的优点外,还提高了参数反演的精度,节省了参数反演的计算时间。结合某工程实例,验证了该方法在粘弹性岩体力学参数反演中的优越性。      

大型地下洞室考虑开挖卸荷效应的位移反分析

基于现场监测资料的位移反分析是地下工程动态监控、信息化施工的重要组成部分。以乌江彭水水电站大型地下厂房（开挖跨度为30 m,高度为78.5 m）为例,从围岩实测位移出发,建立了基于均匀设计－神经网络－遗传算法的围岩力学参数的系统反分析方法,反演考虑开挖卸荷效应的围岩力学参数。根据数值分析结果形成训练样本,利用BP人工神经网络映射围岩的变形与力学参数的关系,同时针对传统人工神经网络存在初始权值难以确定的问题,应用遗传算法优化神经网络的初始权值;利用现场监测的增量变形反演了围岩的力学参数;最后利用反演出的参数,进行地下厂房开挖预测分析。结果表明,预测位移与现场监测位移较为接近,进行统计检验结果为优,说明该参数反演方法是正确合理的。     

泥岩巷道围岩弹塑性参数反演分析与长期稳定性预测

以实测的围岩蠕变变形资料为基础,基于现场监测所获得的蠕变本构模型,对某一矿区泥岩体的力学参数进行了弹塑性反演分析,得到的巷道围岩体基本力学参数分别为弹性模量E=2.0 GPa,凝聚力c=1.31 MPa,内摩擦角? =24º。待反演参数水平均值的极差结果显示,通过极差的大小可以判断岩土力学参数的敏感性,对蠕变的影响而言,凝聚力最敏感,其次是内摩擦角,弹性模量再次之。在此基础上,利用反演所得的围岩基本力学参数进行了正演,计算得到了各测点处对应的蠕变位移增量,与实测值相比吻合较好,表明反分析所获得的岩体材料参数综合反映了巷道围岩的力学特性。最后,对巷道围岩变形大小及塑性区范围进行了预测。     

隧洞围岩损失位移估计的智能优化反分析

隧洞开挖过程中围岩监测断面的布置一般滞后于掌子面开挖,监测断面布置前围岩已发生的位移称为损失位移。采用优化反分析思路求取损失位移,该思路将损失位移的求解转化为以实测位移与计算位移的误差作为目标函数、岩体力学参数作为决策变量的全局优化反分析问题。针对该全局优化反分析问题是一类高度非线性多峰值且计算代价较高的优化问题,将性能优异的粒子群优化算法与高斯过程机器学习方法相融合,结合FLAC3D数值计算程序,提出隧洞围岩损失位移优化反分析的粒子群-高斯过程-FLAC3D智能协同优化方法。算例研究表明,该方法是可行的,不仅能获得可靠的损失位移预测结果,而且可获取合理的围岩计算模型力学参数,具有全局性好、计算效率高的特点,克服了传统优化反分析方法容易陷入局部最优或过于依赖初始学习样本的局限性。将该方法应用到锦屏二级水电站辅助洞BK14+599断面的损失位移反分析,获得了该断面围岩的损失位移和力学参数,其中,损失位移较大,原因在于岩体开挖后在短时间内弹性变形大。因此,对于地下工程,特别是深部地下岩体工程,在围岩稳定性评价与围岩参数反分析中,损失位移不可忽视,应给予足够重视。     

PSO-LSSVM模型在位移反分析中的应用

提出了一种基于均匀设计原理、最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化算法(PSO)的快速位移反分析方法。该方法利用均匀设计和有限差分法获得学习样本,再用粒子群算法搜索最优的最小二乘支持向量机模型参数。并用最小二乘支持向量机回归模型建立反演参数与监测点位移值之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索与实测位移最吻合的反演参数。该反演模型利用了粒子群算法高效简单、均匀设计构造高质量小样本以及最小二乘支持向量机的小样本、泛化性能好的特点。将该模型应用于龙滩水电站左岸地下厂房区岩体地应力场的反演分析中,计算结果与实测的位移值和地应力值均吻合较好,说明了该模型在岩土工程快速反演分析中具有良好的应用价值。     

Response surface and genetic method of deformation back analysis for high core rockfill dams

High core rockfill dams exhibit complex deformation mechanisms because of complicated geological conditions, many material partitions and severe weather conditions. When realistic parameters cannot be obtained through laboratory tests or engineering analogies because of effects of size or time, back analysis is necessary to predict deformation characteristics. This paper proposes a method of deformation back analysis based on the response surface method and genetic optimization theory. The parameters of the creep and Duncan–Chang models for the Pubugou gravelly soil core rockfill dam are sequentially calculated. Back analysis performed using this method efficiently yields more precise results than those obtained from laboratory-determined parameters.     

A new displacement back analysis to identify mechanical geo‐material parameters based on hybrid intelligent methodology

Displacement back analysis is a common method to identify mechanical geo‐material parameters using the monitored displacement. How to obtain a global optimum solution in large space search of highly non‐linear multimodal is a key point of optimum back analysis. The paper presents a new back analysis that is an integration of evolutionary support vector machines (SVMs), numerical analysis and genetic algorithm. The non‐linear relationship between the mechanical geo‐material parameters to be identified and the corresponding displacement values of key points is learned and represented by evolutionary SVMs in global optimum. Numerical analysis is used to create training and testing samples for recognition of SVMs. Then, performing a global optimum search on the obtained SVMs using genetic algorithm can identify the mechanical geo‐material parameters. The proposed algorithm is tested by back analysis of an elastic plate and an elastic–plastic plate and used to recognize mechanical parameters of subclay, strongly weathered tuff and weakly weathered tuff of Bachimen slope, Funing expressway, Fujian, China. The results indicate that applicability of the proposed algorithm with enough accuracy. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

双向八车道连拱隧道围岩力学参数反演分析

在采用双侧壁导坑法施工的双向八车道特大断面连拱隧道中,施工步繁多,临时支护设置的时间长,隧道全断面的变形量测只能在临时支护拆除后进行。由于全断面变形数据获取得较晚,故较难将其用于围岩力学参数的反演。将有限元计算和BP神经网络技术相结合,并在有限元计算过程中考虑实际的施工步,建立起所有临时支护拆除之前这一施工状态下导坑的变形量与围岩力学参数之间的非线性映射关系,并通过对应状态下实测的导坑变形值反演了围岩的力学参数。将反演的结果用于正分析验算,验证了该方法是可行的。     

基于DE-FEM隧道反分析可视化平台研究及应用

针对传统反分析优化容易限于局部最小化以及反分析数据不直观等问题,引进一种新的全局智能优化算法（DE）,与应力回映的弹塑性非线性有限元（FEM）相结合,实现围岩弹塑性参数快速识别。基于可视化类库（VTK）对单元应力、应变和节点位移等结果数据进行图像显示,从而实现了隧道施工反分析EEOS高性能可视化平台。在介绍算法原理、程序设计基础上,介绍该系统在某工程的应用情况。应用表明,该平台计算收敛快速、识别精度高、结果直观,为隧道工程反分析提供了科学高效的途径。     

工程安全分析中考虑岩土材料不确定性的新方法

基于凸集理论,提出了一种考虑岩土材料力学参数的不确定性,但有界限的工程安全分析新方法,并提出一种解法。该解法首先采用凸集模型定义不确定性的材料力学参数,然后,通过应用优化方法在凸集合上的搜索,找到工程安全系数K的范围,亦即K的上、下界限。该方法简便、实用,有较大的工程价值。     

各向异性岩应力-渗流耦合问题的反分析

在岩土工程实践中对于诸如各向异性岩体的应力-渗流耦合分析等复杂问题,建立用于同时确定多类参数的反分析方法具有重要意义。以位移量测信息为基础信息,对基于复变量微分法的优化算法（Levenberg-Marquit法）引入异步长因子矩阵 ,建立同时反演确定初始地应力、围岩性态参数和渗透系数的协同优化变步长反演算法。对不同的参数借助搜索迭代过程,确定不同的步长因子系数。异步长因子矩阵可使在峰值附近不收敛的参数重新选择搜索方向,使其收敛至精确值。算例表明,异步长因子矩阵可成功地用于协调各类参数敏感性之间的差异,从而有效改进多参数耦合反演的收敛性和收敛速度,使算法具有更好的适应性和有效性,为岩土工程的复杂问题的求解提供一种方法。