【摘 要】
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随着我国基础建设规模的急剧扩大，隧道工程在交通建设中所占的比例将越来越大。受隧道所处的山谷地形条件、勘察经费等方面的限制，勘察阶段不可能具备完整的围岩力学参数，需要根
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随着我国基础建设规模的急剧扩大，隧道工程在交通建设中所占的比例将越来越大。受隧道所处的山谷地形条件、勘察经费等方面的限制，勘察阶段不可能具备完整的围岩力学参数，需要根据开挖揭露的围岩地质条件与开挖监测变形的反馈分析，获得比较准确的设计参数，以对隧道施工方案与围岩支护方案进行调整与优化。本文以谷（城）竹（溪）高速公路珠藏洞隧道施工监测为研究对象，基于现场变形量测数据分析及其趋势预测，建立了围岩力学参数神经网络反分析模型。主要研究内容如下：（1）针对隧道工程问题的复杂性和特殊性，阐述了隧道工程中引入位移反分析的必要性和重要性，总结了以现场监测位移为基本信息的位移反分析法的基本理论和BP神经网络的基本原理。（2）在现场监测过程中，针对现场位移量测数据的离散性和测试数据随时间变化波动性较大的特点，采用回归分析模型对位移量测数据进行处理，获取了隧道开挖后围岩位移时态变化曲线的数学表达式。（3）基于回归分析最终位移量值，采用BP神经网络模型对隧道围岩力学参数（变形模量E、粘聚力C、内摩擦角）进行了非线性位移反分析研究。
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