基于ACO-SVM的岩质高边坡锚杆轴力预测

合理利用锚杆轴力监测数据对评价边坡稳定性极为重要,本文引入蚁群算法构建支持向量机锚杆轴力预测模型,结合连云港某边坡锚杆轴力实测数据对该模型的可靠性及工程应用的可行性加以验证。研究表明,ACO-SVM预测模型在充分考虑温度、时间等影响因素的同时能快速求解;输出的锚杆轴力预测值与实测值误差控制在8%以内,具有很好的可靠性;相较于位移监测预警滞后的特点,ACO-SVM轴力预测模型可及时探明边坡欠稳定体的发展趋势,对此类人工锚固岩质高边坡稳定性的分析具有一定的工程应用价值。     

光纤Bragg光栅传感技术在隧道模型试验中应用

在模型试验中,锚杆一般尺寸较小,应变监测较为困难,可将光纤Bragg传感技术（FBG）应用于隧道模型试验中解决该问题。基于西安地铁二号线4个典型断面实际工况进行隧道模型试验,将自行设计封装的光纤Bragg光栅传感器粘贴在锚杆模型表面,监测其在不同应力状态下的应变。根据隧道开挖前、隧道开挖后、衬砌支护后、抗裂极限状态和极限破坏状态5个应力状态的实测数据,得到锚杆轴力在隧道受力过程中的变化规律。试验结果表明,锚杆受力大小在隧道开挖前后有一定变化。衬砌支护后,随围岩压力增加,锚杆轴力基本呈增加趋势,拱顶附近锚杆承受压力,支护后压力变化不大;拱肩到墙角的锚杆承受拉力,衬砌支护后受力开始增加;锚杆在含水率大的黄土隧道中受力较大,更能发挥其作用。文中方法在模型试验中的应变监测方面提出新的可靠途径。     

深埋隧道锚杆支护作用的数值模拟与模型试验研究

以重庆至长沙公路共和隧道为研究对象,研制出环氧-硅橡胶的相似模型材料,在大型真三轴模型试验机上进行了隧道在毛洞和锚杆支护条件下的超载试验,采用应变测量技术对隧道关键部位的应变值和锚杆的应变值进行了测量,据此分析了围岩体在锚杆支护后的应力变化规律和锚杆的轴力变化规律。采用与模型试验相同的边界条件进行了隧道在锚杆支护条件下的数值模拟工作,对围岩体的塑性区、应力场和锚杆轴力随荷载的变化过程进行了研究。结果表明,两种手段反映的围岩体应力变化规律和锚杆轴力随荷载的变化规律是一致的     

泥石流堆积体隧道支护体系优化效果模拟分析

以国道318线林芝—拉萨段娘盖村隧道为工程背景,针对钢架锚喷网支护在泥石流堆积体隧道施工中存在的不足,提出了三条优化措施并建立完全对应的数值模型,对比分析各项优化措施的作用效果。结果表明:(1)三条优化措施对于控制拱顶沉降和周边收敛均是有效的,其作用效果由大到小依次为壁后注浆、锚杆优化和加密双层钢筋网;(2)壁后注浆容易导致仰拱部位隆起变形,应严格控制注浆量和注浆压力;(3)取消系统锚杆后锁脚锚杆轴力增大为原设计的110.3%,初期支护正、负弯矩分布更加均匀,结构受力更加有利;(4)采取双层加密钢筋网后支护弯矩增大为原设计的1.63倍;(5)壁后注浆使得洞室周边更大范围的围岩参与共同承载,支护弯矩和锚杆轴力减小为原设计的67.6%和79%。研究结果可为隧道穿越泥石流堆积区支护方法的选择提供借鉴。     

微观负泊松比锚杆静力学特性及其工程应用研究

相比于传统的小变形锚杆支护材料,负泊松比锚杆/索材料具有大伸长量、高强高韧、高恒阻力、吸能等优异力学特性。在宏观负泊松比（NPR）锚杆/索研究和应用基础上,何满潮研发了新一代微观NPR钢材料和微观NPR锚杆。目前微观NPR钢材料的静力学特性研究较少,微观NPR锚杆在城市地下隧道工程的适用性有待于现场应用验证。通过室内静力拉伸试验对微观NPR钢的力学特性进行了研究,结果表明本批次微观NPR钢平均伸长率为34.68%;恒阻力值范围为203.9～ 240.7 kN;拉伸全过程表现为均匀拉伸变形;无屈服平台,破断时无明显颈缩现象。通过理论推导,建立了微观NPR锚杆在微静力拉伸条件下的弹塑性增量本构模型。以某路地铁站风道段为工程背景,介绍了微观NPR锚杆施工工艺,现场测试了极限拉拔力、伸长率及锚杆轴力等方面,结果表明,微观NPR锚杆具有高恒阻力及大伸长量等优势。在围岩大变形隧道开展了支护应用试验,验证了其具有良好的围岩大变形控制效果。     

光纤传感技术在锚杆轴力监测中的应用

在简述了光纤Bragg光栅传感器基本工作原理的基础上,通过沪―蓉―西高速公路龙潭隧道支护锚杆轴力监测的工程应用,探讨研究了光纤传感技术用于岩土工程监测的几个重要环节--传感器选择、传感器安装、传感器标定及传感器埋设。通过现场监测获得了复杂地质条件下特长隧道支护锚杆轴力的变化特性,为光纤传感技术在岩土工程监测领域的应用积累了一定的经验。     

砂土地震液化预测的GA_SVM_Adaboost模型

为快速准确地对砂土液化情况作出预测,选取地震烈度、地下水位、覆盖厚度、标贯击数、平均粒径、地貌单元、土质及不均匀系数为主要影响因素,运用相关性分析和因子分析模型对其进行分析和属性约减,采用遗传算法（GA）对支持向量机（SVM）的参数寻优,结合Adaboost迭代算法,建立预测砂土地震液化的GA_SVM_Adaboost模型。选用唐山地震砂土液化现场勘察资料中的329组数据对模型进行训练,利用该模型对剩余68组砂土液化数据进行预测。最后,将预测结果与GA_SVM和SVM模型预测结果进行比较。结果表明,3个模型的平均预测准确率分别为100%、98.04%、89.71%,基于因子分析的GA_SVM_Adaboost模型的预测准确性优于GA_SVM模型和SVM模型,是一种解决砂土地震液化预测问题的有效方法,具有一定的应用参考价值。      

小净距隧道中夹岩对拉锚杆控制机制与工程应用

小净距隧道中夹岩受到两侧开挖的剧烈扰动,处于单向或双向受力的不利状态,严重影响施工安全,而预应力全长注浆对拉锚杆常用于中夹岩的主动支护。为阐明对拉锚杆的作用模式和控制机制,建立相应的力学模型和解析方法,开展实测验证,并进行参数分析和工程应用。研究表明：对拉锚杆为中夹岩提供强力水平约束,并提高岩体力学性能,发挥挤压加固作用;对拉锚杆利用剪切摩阻改善浅层围岩受力状态,同时锚固深部岩体,具有承载传力效果;对拉锚杆轴力和剪应力均由两侧向中间非线性衰减,作用范围局限于浅层中夹岩,实测结果验证了理论方法的合理性;进行了对拉锚杆的参数分析,提出了对拉锚杆临界长度、合理锚杆直径等工程建议;结合京张高铁长城站小净距隧道实践,主动增强对拉锚杆设计参数,变更后围岩压力、拱顶沉降和水平收敛的实测均值分别降低12.2%、14.1%和10.2%,保障了隧道开挖的安全。     

基于岩体蠕变效应的锚杆应力分布及其变化规律研究

考虑岩体蠕变效应的锚杆应力分布及变化特征对研究工程锚固效应具有非常重要的意义,而目前关于这方面的研究并不多见。首先从锚固微元体受力特点的角度出发,研究微元体在围岩蠕变条件下的受力变化规律,得到如下结论：蠕变岩体下锚杆锚固力的变化趋势和岩体所受应力状态及其变形密切相关。当微元体受拉时,锚杆轴力随时间有不断增长的趋势;而当微元体受压时,锚杆轴力则随时间不断减小。针对锚杆在黏弹塑性围岩体中的受力分布,以解析方法推导了锚杆应力峰值所在位置与围岩体塑性区重合的重要结论,且从工程数值计算角度进一步验证了锚杆应力峰值的位置特点,并分析了地下工程中锚杆应力随围岩体蠕变而逐渐增大的变化特征。     

基于支持向量机和增强学习算法的岩爆烈度等级预测

岩爆烈度等级的准确预测对减轻乃至消除岩爆危害具有重要意义.针对岩爆烈度等级预测模型特征选取模糊和预测准确度不高问题,提出了一种ReliefF-Pearson特征选择下基于SSA-SVM-AdaBoost算法的岩爆等级预测模型.结合ReliefF的权值思想和Pearson系数的相关性原理对特征指标进行选择,利用麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）以获得最优模型初始参数,将多个SSA优化后的SVM作为弱分类器组成自适应增强学习算法（AdaBoost）的强分类器.首先通过收集分析国内外岩爆案例数据,选取7种特征指标构成原始特征空间,然后利用ReliefF-Pearson从原始特征空间中筛选出4维优势特征,采用随机过采样对数据进行处理,最后将其输入到SSA-SVM-AdaBoost模型中进行分类预测.研究结果表明：基于ReliefF-Pearson的特征选择方法能够有效提取优势特征;基于多SSA-SVM的AdaBoost模型预测准确率相较于SSA-SVM和单层决策树AdaBoost模型均提高12.5%,相较于SVM提高31.25%,说明SSA-SVM作为弱分类器在分类性能上要优于单层...     

大断面浅埋黄土隧道锚杆作用效果的试验研究

黄土隧道系统锚杆的作用效果问题一直是争论的焦点。结合正在修建的郑州-西安铁路客运专线大断面黄土隧道,采用现场对比试验方法对系统锚杆作用效果进行研究。为了使试验结果有可比性,选取试验条件基本相同的贺家庄隧道洞身段作为试验段,分别设置有系统锚杆段40 m和无系统锚杆段40 m。对比试验的内容包括：拱顶下沉、拱脚下沉、水平收敛、围岩压力、初支钢架应力、锚杆轴力等。试验结果表明,有系统锚杆段比无系统锚杆段的拱顶沉降大40 %左右、水平收敛大25 %左右,两者的土压力和钢架应力相差不大;锚杆轴力较小,且拱部受压。经综合分析认为,拱部锚杆的支护效果不明显,取消拱部锚杆可减少施工工序,加快隧道初期支护断面及早封闭,能更好地控制支护沉降与变形,并节约工程投资。     

不同支护条件下锚杆支护作用的模型试验研究与数值分析

以重庆至长沙公路共和隧道为研究对象,研制出相似模型材料和配套试验设备,进行不同长度锚杆支护条件下的隧道超载试验。采用应变测量技术,测量两种不同长度锚杆支护工况下的隧道关键部位的应变值,据此分析围岩体在锚杆支护后的应力变化规律。通过模型材料室内试验,获取岩体相关计算参数,采用与模型试验相同的边界条件进行相应工况的有限元数值模拟,研究围岩体的变形量、应力场和锚杆轴力因锚杆长度不同而产生的变化。结果表明,模型试验和数值模拟反映围岩体应力和锚杆轴力因锚杆长度的不同而产生的变化是一致的。     

基于SVM的隧道涌水来源识别

隧道涌水来源识别是隧道涌水预测的前提和隧道水害防治的基础,为向隧道施工和管理等有关部门提供科学参考依据,基于隧道涌水及其可能来源的水化学信息,利用支持向量机（SVM）技术建立了隧道涌水来源识别模型,并以垫邻高速铜锣山隧道进行了实例分析。结果表明,该隧道涌水主要来自区域嘉陵江组和雷口坡组岩溶含水岩系中的地下水,虽有须家河组碎屑岩含水岩系的地下水混入,但在量上不占优,上述结论与隧道地区地表水、井泉水及煤矿水的动态监测结果反映的信息相符,侧面反映出SVM在隧道涌水来源识别应用中具有推广价值。     

基于? -SVR算法的隧道围岩位移演化规律预测

针对目前广泛应用的灰色理论、遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)等方法预测隧道稳定性的缺陷，提出应用稳健性能较好的? -SVR（support vector machine）算法对非对称连拱隧道围岩位移演化规律进行预测研究。应用加速混合遗传算法搜索? -SVR最优参数，以提高? -SVR的预测能力。将预测结果与灰色理论、BP神经网络预测结果进行比较，显示? -SVR算法学习和预测精度高。     

土遗址全长黏结式锚固系统动力响应解析方法

以纵向宽大裂隙引起的夯土城墙遗址稳定问题为背景,建立危险土体?锚杆?稳定土体锚固系统简化力学模型。该模型将土体对锚杆的摩阻作用简化为一个线性弹簧和一个与速度相关的阻尼器的并联机构,将裂隙段锚杆对两侧土体的拉结作用简化为一个线性弹簧。基于弹性体动力理论建立锚固系统动力平衡方程,并推导了锚杆轴力和位移的动力响应解析解。最后,以新疆高昌故城南城墙某段锚固工程为例对提出的解析方法进行了说明,明确了锚杆轴力响应特征及其分布规律,并通过数值分析对其合理性进行了验证。结果表明：在动力作用下同一位置锚杆的轴力响应呈围绕静力平衡位置的波动形态,轴力峰值点位于裂隙附近,且逐渐向临空端和锚固端指数衰减。在考虑地震加速度沿遗址高度的放大效应后能够获得较精确的锚杆轴力响应。     

利用锚杆轴力量测定围岩破坏区的方法

本文系统总结了锚杆轴力分布型式,分析了各轴力分布型式的力学机理。结果表明,在围岩不同区内,锚杆所受剪切力具有不同的特点,而且,锚杆所受剪切的特点在锚杆轴力分布中得到了反映。根据以上关系,提出了利用锚杆轴力量测确定围岩破坏区的方法。     

软岩隧道围岩加固方法优化对比试验研究与分析

为解决软岩隧道工程的支护优化设计问题,研制出力学曲线与原岩相似的模型材料,形成软岩工程常用的支护设计方法对应的物理模型,即锚杆支护、锚喷支护、锚杆加长的锚喷支护,加上毛洞模型作为参考模型,4种平面模型形成三维模型后,置入大型真三轴模型试验机,在模型边界相同的条件下对软岩隧道的支护方法进行研究。试验结果表明：不同的支护方式具有不同的超载能力和不同的破坏特点;该相似模型材料对软岩大变形特点具有良好的适用性。试验还为软岩隧道支护设计提供了可靠的研究基础。     

强震区软弱破碎千枚岩隧道系统锚杆支护作用效果分析

以在建的穿越5•12强震区发震断裂带的广甘高速公路杜家山隧道为工程依托,选取20 m典型围岩区段为试验段,对有、无系统锚杆时的洞周位移、锚杆轴力、钢拱架内力、围岩与初支接触压力、及其二衬内力进行实测对比分析,探讨锚杆支护作用效果不明显的成因,提出了在强震区软弱破碎千枚岩隧道围岩中采用“钢喷”初期支护的支护方案。研究结果表明：设置锚杆的断面,其锚杆轴力值较小,最终洞周变形值及围岩与初支的接触压力值相对偏大,钢拱架和二衬的安全储备相对不足;锚杆的施工不仅在某种程度上加剧了对深部围岩的扰动,而且还延误了喷射混凝土和钢支撑支护对暴露围岩及时封闭的最佳时机;震后深部围岩的震裂损伤和震裂岩体地下水的渗透性增强,致使围岩松弛区域超过了锚杆设置范围,且锚杆与围岩间的黏结力被削弱。     

隧道施工对黄土松动区内力和位移影响研究

为了掌握黄土隧道施工过程对围岩松动区内力和位移变化的影响,在天定高速定西黄土隧道施工时,在围岩松动区内埋设了锚杆轴力计、单点位移计和土压力盒,以测得的数据为基础,并结合现场施工状况,对黄土隧道施工各阶段围岩松动区内力和位移变化规律进行了分析和总结。根据所得的变化规律对隧道的后期施工措施进行了相应的调整,这些规律对同类黄土隧道具有指导作用和借鉴意义。     

工程先验知识辨识下的滑坡非平稳变形支持向量机预测

针对缺乏非平稳变形（阶段性、反复性及突变性）特征数据导致的滑坡预测与评估不完全符合工程实际的情况,通过分析变形时序的物理意义与类型,在定义了非平稳变形趋势变化外延模式的基础上,提出了综合考虑滑坡当前变形阶段、观测变形数据特征以及待预测时段外界诱发因素的时序外延模式辨识方法,并进一步在工程先验知识指导下建立了支持向量机（SVM）预测模型。通过2个工程实例对方法进行应用验证。结果表明,工程先验知识能够有效补充非平稳变形的观测数据信息,对预测建模具有指导性作用;融入外延模式的SVM模型与一般性SVM的外推预测,其平均相对误差可降低2～3倍,预测的可靠性与准确性得到了显著增强。