基于突变理论的深埋软岩隧道施工围岩稳定极限位移计算方法

摘要

随着地下空间工程的开发不断地向深部发展，深埋条件下软岩流变大变形和围岩稳定成为了亟待攻克的技术难点，所以对深埋软岩条件下隧道围岩稳定极限位移的研究有着极其重要的实际意义。
　　本文参照《公路隧道设计规范》(JTGD70-2004)确定围岩相关试验参数和隧道形式，并对围岩物理力学参数和隧道支护参数等进行均匀试验设计。选取了能够清楚且全面地反映软岩流变中的弹-黏弹-黏塑性的CVISC蠕变模型作为本次FLAC3D对深埋软岩隧道开挖数值模拟的本构模型，并分析了深埋软岩隧道在开挖完成后的围岩位移、应力情况。利用FLAC3D软件模拟深埋软岩隧道开挖过程，依据每个开挖步中测点断面的塑性区体积增量情况建立尖点突变模型，求解得到突变特征值Δ，然后通过开挖步突变特征值Δ的变化情况得到深埋软岩隧道围岩稳定的极限位移，将均匀试验设计数值参数和极限位移值构造出训练样本，以极限位移值作为因变量，以围岩物理力学参数及隧道支护参数等作为自变量，通过多元线性回归模型，构造深埋软岩隧道围岩稳定极限拱顶下沉位移以及极限水平收敛位移的计算方程;同样利用数据样本，引入进化支持向量回归(support vectorregression，简称SVR)，构造围岩稳定极限拱顶下沉位移以及极限水平收敛位移的计算方程，并对方程预测值和模拟计算值进行误差分析，保证其对深埋软岩隧道的适用性。
　　论文取得了如下创新性成果:
　　(1)提出了塑性区体积突变理论，结合深部软岩隧道施工黏弹塑三维数值模拟，提出深部软岩隧道施工围岩稳定极限位移的确定方法;
　　(2)运用进化支持向量回归算法，通过样本训练构造围岩稳定极限位移与岩体物理力学参数、工程地质条件之间的SVR智能模型，并根据SVR理论，提出了深部软岩隧道施工围岩稳定极限位移的计算方程。

目录

声明

致谢

摘要

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状及问题

1．2．1 深埋软岩隧道围岩稳定及突变理论研究

1．2．2蠕变模型研究

1．3研究内容和目标

1．3．1 研究内容

1．3．2研究目标

1．4研究方案

1．4．1数值模拟

1．4．2求解围岩极限位移

1．4．3建立数学模型

1．5论文创新点

2深埋软岩隧道大变形特性与机理探讨

2．1深埋的定义

2．2软岩的定义

2．3软岩工程特性

2．3．1 可塑性

2．3．2膨胀性

2．3．3崩解性

2．3．4 易扰动性

2．3．5 流变性

2．4深埋软岩隧道变形力学机理

3 深埋软岩隧道开挖施工过程数值模拟

3．1 深埋软岩隧道模拟参数的确定

3．2均匀试验设计

3．3数值模拟软件

3．4蠕变模型简介

3．4．1 MAXWELL模型

3．4．2 Kelvin模型

3．4．3理想粘塑性体

3．4．4 Modified Kelvin模型

3．4．5 Poytin-Thomson模型

3．4．6 Bingham模型

3．4．7 Burgers模型

3．4．8西原模型

3．5蠕变模型辨识

3．6数值模拟流程

3．7三维隧道模型

3．7．1隧道断面形式

3．7．2隧道开挖方式

3．7．3监测点设置

3．8计算模型建立

3．8．1 隧道模型及边界条件

3．8．2锚杆布置

3．8．3初期支护布置

3．9数值模拟结果

3．9．1开挖后应力分情况

3．9．2开挖后位移分布情况

3．9．3开挖后测点处位移情况

3．9．4开挖完成至二次衬砌间的蠕变曲线

3．10本章小结

4 基于塑性区体积突变理论确定深埋软岩隧道围岩稳定极限位移

4．1突变理论简介

4．2突变理论基础概念

4．2．1 势

4．2．2奇点

4．2．3 吸引子

4．3突变理论基本原理

4．4突变理论基本模型

4．4．1折叠突变模型

4．4．2燕尾突变模型

4．4．3尖点突变模型

4．5基于塑性区体积突变理论的深埋软岩隧道围岩失稳突变判据

4．6深埋软岩隧道围岩稳定极限位移确定

4．7 本章小结

5 基于多元回归算法的深埋软岩隧道围岩稳定极限位移数学模型

5．1 多元线性回归简介

5．1．1 多元线性回归的一般形式

5．1．2多元线性回归基本假定

5．1．3多元线性回归方程变量

5．2 多元线性回归方程求解数学模型

5．2．1 多元线性回归样本数据

5．2．2 多元线性回归检验组数据

5．2．3预测深埋软岩隧道围岩稳定极限位移的多元线性回归数学模型

5．3 本章小结

6 基于进化支持向量回归算法的深埋软岩隧道围岩稳定极限位移数学模型

6．1 支持向量回归算法(Support Vector Regression简称SVR)

6．2进化支持向量回归算法

6．2．1 进化支持向量回归算法计算流程

6．2．2遗传算法概述

6．3进化支持向量回归算法样本分组

6．3．1 进化支持向量回归学习样本

6．3．2进化支持向量回归算法测试样本

6．3．3进化支持向量回归算法检验样本

6．4进化支持向量回归算法求解围岩稳定极限位移数学模型

6．4．1 极限拱顶下沉位移预测数学模型

6．4．2极限水平收敛位移预测数学模型

6．5 本章小结

7．1 结论

7．2 展望

参考文献

作者简历

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