隧道仰坡设计的ANN方法及应用研究

• 作 者: 陈志雄
• 出 处: 重庆大学
• 发表日期: 2005年期
• 关键词: 公路隧道 仰坡稳定因素 仰坡设计 改进BP神经网络

随着我国经济的迅速发展,国家财力和人民生活水平的大幅度提高。隧道建设新技术不断出现,对公路隧道的优先选择和建设,日益引起重视。宁绕勿穿的观念得以改变,许多长大隧道不断建成。现在的指导思想是“早进洞,晚出洞”。公路隧道属于地下工程的范畴。由于隧道仰坡地质的结构特征、岩体的性质很难事先准确判定,因而给隧道仰坡的设计和施工方法的确定带来一定的困难。隧道仰坡和围岩之间相互之间的作用规律由于受到围岩地质状况、开挖方式、支护类型、理论模型、计算参数等因素的影响,很难解析给出。因此,其设计结果和实际存在较大的差距甚至导致失败。本文利用人工神经元网络处理非线性复杂关系的优势,将人工神经元网络技术引入到公路隧道仰坡设计中,并对其中的输入输出参数的选择、样本收集与处理、改进BP网络模型的构造进行了重点探讨。通过对样本库的训练检验,对于公路隧道仰坡设计参数的预测取得了满意的效果。本文主要研究内容如下:(1)研究以往公路隧道仰坡设计的实际资料,分析公路隧道仰坡设计的全部客观影响因素,经过分析,确定训练样本库的特征参数,并收集样本资料。(2)利用训练样本库和检验样本,通过人工神经元网络的训练和预测检验,构造一个预测输出与实际相吻合的人工神经元网络模型,并在重庆金开大道岚峰隧道和重庆——水江高速公路南湖隧道中进行检验,就人工神经元网络与传统设计方法进行的仰坡设计结果进行比较分析。(3)利用该人工神经元网络模型,在具体的公路隧道仰坡设计中进行应用,并可以在施工过程中进行随地质条件变化的动态控制设计,进一步完善该网络模型。