土-盾构相互作用研究及推进载荷规划

摘要

盾构法已被广泛应用于城市地下铁路、越江通道和地下管线等隧道工程的施工中,但是,由于地质条件的随机多样性和作业工况的不确定性,盾构作业时的安全、效率、可靠性及对地质的适应性等问题仍是目前尚未解决的国际性重大技术难题。因此,有必要开展土-盾构相互作用研究,并建立合理的推进载荷规划策略。本论文针对地层稳定性问题、推进载荷规划与控制问题开展了数值模拟、建模和实验分析等工作。主要研究内容及取得的成果如下:
　　①建立了隧道稳定性分析模型
　　随着盾构直径的增大,传统的基于均匀支护压力假设的开挖面失稳理论已不适用,支护压力梯度则不可忽视。本文通过数值模拟发现支护压力梯度不仅对极限支护压力有很大的影响,而且导致开挖面失稳模式发生变化:整体失稳向局部失稳转变。此外,试验证明太沙基松动土压力理论在预测地层竖向极限土压力时存在随着埋深的增加误差急剧增大的问题。因此,本文探讨了刚性滑块极限分析上限法的适用性,并对隧道围岩稳定性问题进行了研究,分别提出多层刚性滑块失稳模型(MLBFM)和松动土压力极限分析模型。实例分析结果表明:MLBFM能够根据不同的支护压力梯度合理地估算出开挖面极限支护压力,准确预测出局部失稳现象;相对于太沙基松动土压力理论,松动土压力极限分析模型的计算结果更接近数值模拟结果。
　　②建立了盾构推进载荷动态预测模型
　　确定推进载荷的关键是精确计算围岩载荷和掘进界面载荷。本文基于反演分析法建立了推进载荷动态预测模型,反映了地层特性、盾构运行状态、结构参数和操作参数之间的相互耦合作用,实现了推进载荷在线预测。模型由:掘进界面载荷反演优化模型和围岩载荷反演优化模型两部分构成。前者是通过土仓支护压力的实时监测值反分析掘进界面土压力及其分布,从而考虑了掘进界面载荷随机变化特性。后者采用地层反力曲线描述围岩法向土压力与地层位移之间的映射关系,并假设围岩地层法向位移由地层损失引起的初始位移和盾构姿态变化的附加位移组成。实例分析结果表明:在相对平稳阶段,推进载荷预测结果与实测数据具有相同的变化趋势,预测精度较高;但是在突变阶段,预测结果存在明显滞后,误差增大。
　　③建立了基于马尔科夫决策过程的推进载荷规划模型
　　工程中,通常采用人工方式或经验模型控制盾构掘进,由于缺少理论背景,盾构实际掘进轨迹呈现“蛇形”运动趋势。本文充分考虑掘进过程中随机因素,将盾构自动纠偏看成不确定环境下序贯决策问题,采用马尔科夫决策过程(MDP)理论研究推进载荷规划策略。并引入区间数描述状态转移概率,即在推进载荷作用下,不仅盾构位姿的转移具有不确定性,而且转移概率也在给定区间内随机取值。实例分析结果表明:在相对平稳阶段,基于非平稳策略的俯仰力矩规划结果很好地吻合了实测值,同推进载荷动态预测模型相比具有更高的精度;而在突变阶段,后者的预测精度要高。
　　④建立了基于部分可观测马尔科夫决策过程的推进载荷规划模型
　　推进载荷规划是在极其复杂的环境下所做出的多阶段决策活动。为了顺应高达数十甚至上百倍变化的随机突变载荷,必须在模型中引入盾构受到的载荷(以下简称“掘进载荷”)状态信息,使盾构能够在与环境的交互中不断增强推进载荷序贯决策能力。结合推进载荷动态预测模型和基于MDP的推进载荷规划模型的优势,本文提出一种基于部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)的推进载荷规划模型,其中状态量和观测量分别定义为掘进载荷和盾构姿态、掘进速度及密封舱压力。在计算值函数时,考虑了盾构位姿偏离程度和盾构载荷平稳程度对推进载荷决策的影响。为了求解超大规模POMDP问题,在信念状态不确定性和分布均匀性相协调的基础上,提出随机竞争值迭代算法。实验分析结果证实了基于POMDP的推进载荷规划模型是合理和可信的,且模型对突变工况具有一定的顺应性。

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1 绪论

1.1 课题概述

1.2 开挖面稳定性研究现状

1.3 地层变形及沉降预测研究现状

1.4 盾构推进载荷模型及控制研究现状

1.5 本文主要工作

2 马尔科夫决策过程基本理论

2.1 引言

2.2 MDP模型基本概念

2.3 POMDP模型基本概念

2.4 小结

3 隧道围岩稳定性分析

3.1 引言

3.2 刚性滑块极限分析上限法

3.3 开挖面主动失稳研究

3.4 围岩竖向松动土压力研究

3.5 小结

4 盾构推进载荷动态预测模型

4.1 引言

4.2 围岩载荷反演优化模型

4.3 推进载荷动态预测模型实验分析

4.4 小结

5 基于MDP推进载荷规划模型

5.1 引言

5.2 基于区间数的MDP模型

5.3 基于MDP盾构推进载荷规划模型

5.4 推进载荷规划模型实验分析

5.5 小结

6 基于POMDP推进载荷规划

6.1 引言

6.2 基于POMDP的盾构推进载荷规划

6.3 随机竞争值迭代算法（STVI）

6.4 推进载荷规划模型实验分析

6.5 小结

7 总结与展望

7.1 全文总结

7.2 未来展望

致谢

参考文献

附录1 攻读博士学位期间主要研究成果与科研经历

附录2 缩略语