基于遗传算法的冻土路基融沉可靠性分析

在冻土路基融沉变形极限状态方程的基础上,从可靠度指标的几何涵义出发,提出了基于遗传算法的冻土路基融沉可靠度指标和失效概率的计算方法。该法是一种全局优化算法,能有效克服传统搜索算法易陷入局部极小值的缺点,不需要对功能函数进行直接转换,避免了功能函数比较复杂时所带来的求解困难,特别适合求解非线性规划问题。以青藏铁路冻土路基的具体实例,验证了本方法的准确性和有效性     

连拱隧道围岩变形和破坏形态的DDA分析

连拱隧道围岩一般为由节理结构面相互切割的非连续岩体,利用非连续性分析方法研究这类围岩的变形和破坏形态可以更好地反映工程实际情况。采用非连续变形分析方法 DDA,对金鸡山连拱隧道围岩的变形和破坏过程进行了模拟,将整个变形破坏过程划分为了3个阶段：中墙上方岩体变形、地表下沉、滑移面产生阶段、隧道左右洞两侧滑移带（或滑移面）的形成阶段以及中墙顶部块体失稳、隧道上方岩体快速塌落阶段。研究了金鸡山隧道浅埋围岩和深埋围岩的变形破坏特征,其中边墙部位、靠近中墙的内侧拱顶或拱肩部位、外侧拱肩部位会首先受到变形破坏。     

围岩支护可靠性分析

针对实际工程巷道支护可靠性问题，提出了围岩支护可靠性分析模式，建立了评价预测主项和修正项，利用这一模式模式与监控手段结合，进行了实例分析。     

隧道围岩稳定性的有限元分析

根据地下结构设计理论和岩石屈服的Drucker-Prager准则，考虑到了围岩的自身承载能力，采用有限元的分析方法对广西柳州一处公路隧道围岩的稳定性进行了分析。分析了开挖方式、开挖顺序对围岩稳定性的影响，对围岩的开挖过程进行模拟。确定不同开挖方式下隧道围岩的位移、应力状态，以及位移、应力状态随时间的变化规律，为隧道施工过程中开挖方案的制定、支护时间的选取提供依据。     

岩石隧道围岩变形时空效应分析

岩石隧道围岩变形具有时空效应特征。根据围岩变形速率,岩石隧道围岩变形一般可划分为3个阶段,即急剧变形阶段、稳定变形阶段和流变阶段。通过总结分析围岩变形3阶段的特点,结合中梁山隧道D-5H量测剖面的实测数据,对围岩变形的空间效应和时间效应进行了分析。空间效应集中发生在急剧变形段,空间效应段主要靠围岩自身以及初次支护克服围岩发生破坏变形,时间效应则主要体现在流变段。以华蓥山隧道等76个隧道实例为统计样本,分别对围岩变形时空效应与围岩类别和塌方事故的关系进行了相关性分析。结果表明:80％以上的塌方发生于急剧变形段,13％发生在稳定变形段,只有7％左右的塌方发生在流变段。其中Ⅳ类和Ⅴ类围岩在3个阶段都可能发生塌方,Ⅲ类围岩则很少在流变段发生塌方。Ⅰ类和Ⅱ类围岩则基本不会发生较大规模的塌方。对深入了解隧道围岩的变形规律,为隧道灾害防治、选择恰当的支护时机和支护方式很有意义。     

隧道及地下工程围岩稳定性及可靠性分析的极限位移判别

隧道和地下空间工程的稳定性和可靠性评价的问题一直是岩土工程界关注的难点问题。针对隧道围岩-支护系统的稳定性、可靠性、安全性的问题,采用以隧道及地下工程围岩变形位移为判据的隧道及地下工程围岩稳定性分析方法,分析了隧道及地下工程围岩位移的极限状态,提出了隧道及地下工程围岩极限位移的确定方法和大变形隧道及地下工程围岩极限位移的分析方法。结合工程实例,建立了以DGM（2,1）模型和Verhulst模型为理论的隧道及地下工程围岩稳定性分析的位移预测预报方法;在此基础上,提出了隧道及地下工程围岩稳定性及可靠性位移判别准则。其研究和分析结果将有助于构建隧道及地下工程围岩稳定性分析的位移预测预报系统。     

丈八口隧道围岩稳定性分析

结合烟台市丈八口隧道工程实况,利用Ansys工程分析软件对丈八口隧道断裂破碎带和出口的山岩进行稳定性分析,根据计算分析结果,指出了在同一项穿山隧道建设项目中,应根据围岩完整性程度,确定掘进方法和支护形式.这一结论对同类工程具有指导意义.     

隧道围岩弹塑性随机有限元分析及可靠度计算

在弹塑性有限元分析的初应力法基础上,推导了弹塑性随机有限元增量初应力法的计算迭代格式,结合可靠度理论,给出了围岩稳定的可靠度分析方法,在计算出可靠度的同时还给出了围岩和锚喷支护结构的应力特征值。并对一工程算例进行了详细的分析和讨论,得出了一些有益的结论。     

城市某人工高边坡整体稳定性的可靠性分析

本文阐述了可靠性分析原理,采用蒙特卡洛模拟法对广州某人工高边坡的整体稳定性进行了可靠性分析,分析结果认为研究边坡属低危险性边坡,可判定为稳定边坡,但其可靠度并不满足工程安全等级,有必要通过一些必要的工程手段进行加固支护。     

大跨度公路隧道围岩变形的时间序列分析

通过建立一套比较完整的大跨度隧道监测数据时间序列分析方法, 对现场隧道部分断面量测数据进行了时间序列分析, 预测了隧道变形的整体动态规律及隧道系统的长期稳定性, 并提出相关设想和建议。     

基于变形理论的花岗岩地区地铁隧道围岩等级细分研究

目前施工阶段围岩等级细分研究是围岩分级研究的一个热点, 目的是为了解决当前围岩分级跨度大不能满足实际施工需要的困境。在地铁高速建设时代为更好指导地铁隧道顺利建设, 充分考虑城市地铁隧道建设特点, 以青岛地铁建设所处的典型花岗岩地层为工程地质背景, 利用数值模拟软件FLAC3D, 通过模拟不同岩体质量的围岩在浅地层不同埋深下的地表沉降情况对围岩稳定性进行评价, 基于不同围岩的稳定性差异将Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级围岩对应细分为2, 3, 3个亚级。并对分级方案做进一步分析认为影响围岩分级的主要因素为岩石强度和岩体完整性, 分级时应综合考虑两大因素。其中岩石强度为主导因素, 决定了围岩等级的大致范围。软岩由于具有显著流变特性不具有自稳能力, 施工时应做完备施工支护方案。     

高地应力大型地下洞群围岩变形破坏响应特征分析

我国西南地区的水电工程多拥有尺寸规模庞大的地下厂房洞室群,受高地应力及复杂地质条件影响,洞群施工期间围岩变形破坏问题十分突出。文章以白鹤滩水电站右岸地下洞室群为工程案例,基于多点变位计连续监测成果,从量值、空间分布和时间演化3个方面分析了主副厂房围岩变形响应规律。并基于现场调查情况,对地下洞群施工期多种围岩破坏现象的响应特征进行了分析。最后结合初始地应力状态、岩体特性等影响因素,对上述围岩变形破坏的作用机制进行了探讨。研究结果表明,厂区方向与厂房轴线近似垂直的第二主应力对厂房应力调整起控制作用,开挖后在厂房上游拱肩和下游墙脚处产生应力集中,应力集中区内发生片帮、围岩破裂及喷护混凝土开裂等应力主导型破坏;高地应力环境下开挖使围岩强烈卸荷,导致厂房围岩变形整体较大并具有时间效应,拱圈及边墙局部围岩变形随开挖持续增长、收敛性较差。     

草峪岭隧洞岩体结构特征及围岩稳定有限元分析

岩体结构是影响岩体力学性质和隧洞围岩稳定性的重要因素。本文依据大量实测岩体结构面的资料，统计求得了结构面分布的概率模型，采用Ｍｏｎｔｏ－Ｃａｒｌｏ法，获得岩体结构网络图进行有限元分析，位移、二次应力分布及塑性、拉裂区范围分布，规律均较清楚。     

基于统计岩体力学的围岩分级调整以关山隧道为例

在浅埋工程开挖的围岩分级实践中,相关规范实用性很高,预测准确。然而,在大埋深高地应力条件下进行含节理岩体的隧道开挖时,围岩物理力学参数和结构会发生强烈的改变,不但围岩质量劣化,而且各向异性显著。在开挖引起的应力场剧烈变化下,围岩中新的裂隙会产生,在高地应力下闭合的结构面会重新张开并迅速发展,影响了岩体质量和稳定性,开挖前的围岩分级结果不再适用。因此,为了客观量化描述开挖后围岩质量的劣化,统计岩体力学理论充分考虑了开挖揭露的岩体结构面各项参数,并将结构面影响下的岩体各向异性特征纳入围岩分级评估之中进行围岩分级调整。为了进一步说明,本文结合大埋深高地应力下的关山隧道开挖工程,根据现场结构面的统计结果,运用统计岩体力学理论分析开挖后隧道围岩显著的各向异性,并最终给出符合开挖后现场围岩劣化情况的围岩分级调整建议。     

八里扁隧道围岩变形监测与位移反分析

为了判定八里扁隧道在掘进过程中断面处围岩及其支护体系的稳定状态,揭示隧道围岩变形、破坏及稳定的机理,根据隧道断面ZK77+835处围岩变形的监测数据,建立指数函数回归模型,进行精度判定和监测数据分析,同时进行BP神经网络位移反分析与数值模拟,结果表明：采用指数函数模型对断面ZK77+835处围岩变形值进行回归分析的精确度较高;围岩变形存在3个发展时期,从位移值和位移速率两方面可以判定,在监测15d后,该断面处围岩基本处于稳定状态,可以进行二次衬砌施工;利用BP神经网络位移反分析法反演的参数比较准确,将其带入FLAC3D数值模型中,模拟结果与现场监测数据相差不大。     

应用蒙特卡罗免疫遗传算法分析土坡的稳定可靠 性

本文借鉴疫苗提取、疫苗接种、免疫记忆、基因亲和突变、基因重组等思想提出了一种改进的免疫遗传算法。在此基础上研究了基于本文免疫遗传算法的土坡最危险滑动面搜索方法,并将该方法与蒙特卡罗随机模拟技术相结合,用于土坡稳定可靠性分析。工程实例计算结果与实际情况相符,验证了算法的有效性和分析方法的正确性。     

岩石变形图像分析的计算机统计方法初探

本文利用岩石变形形成的显微构造现象(如压力影、亚颗粒、位错、动态重结晶颗粒等),通过图象分析计算机数理统计方法,来推测地质体变形特征、变形环境、应力状态等。      

基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类分析

结构面产状分析是进行岩体力学分析及稳定性评价的基础,玫瑰花图、等密度图等传统的图形分析方法较为粗糙,无法对产状数据进行准确分析,采用模糊聚类方法则可以得到较为准确的优势产状,但需要事先指定分组数及初始聚心,且模糊聚类算法为局部寻优算法,初始划分对最终的数据分析结果影响较大。为了得到较为客观的分组结果及优势产状,同时能够针对大量结构面产状数据进行聚类分析,提出了基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类算法。采用粒子群算法进行模糊C均值聚类算法初始聚心的求解,在计算过程中可同时确定最佳分组数,避免了人为指定的主观性,克服了模糊C均值聚类算法易陷入局部极小值和对初始划分敏感的不足。最后,通过工程实例中不同方法的聚类效果对比分析该算法的有效性,并将该方法应用于实测结构面产状数据的分析,得到较为符合实际的优势结构面分组。     

基于因子分析的BP神经网络在岩体变形模量预测中的应用

岩体变形模量是研究岩体变形特性的重要参数,它对工程岩体稳定性评价与优化设计具有重要意义。本文提出了基于因子分析的BP神经网络预测岩体变形模量的方法。以西藏某水电站为例,在现场调查、室内外试验的基础上,建立了48组包括密度、吸水率、纵波波速、单轴抗压强度、岩块变形模量以及泊松比等因素的数据库,采用因子分析法对6个影响因素进行分析,可得3个公共因子,该3个公共因子作为神经网络的输入参数,采用BP神经网络进行预测。结果表明:利用因子分析法可降维输入数据,消除BP神经网络中由于输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷; 把因子分析法和BP神经网络结合进行岩体变形模量的预测,可使预测精度提高; 该研究思路不仅对岩体变形参数的预测是一个有益的尝试,而且对类似岩土工程问题的预测也有借鉴意义。