【摘 要】
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随着我国公路建设规模的快速增加与运营时间延长,公路隧道长期运营安全将面临更加严峻的考验,开展隧道结构长期健康监测,进一步加强隧道健康状态评价研究,已势在必行。而针对复杂地质条件下大规模隧道群,若对每座隧道都开展长期健康监测,不仅费用高昂,而且施工难度大,不具有可行性。因此,对具有代表性的典型隧道开展长期健康监测,研究适用于大规模隧道群的结构健康状态评价方法,具有重要意义。本文以汶马高速公路和雅康高
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随着我国公路建设规模的快速增加与运营时间延长,公路隧道长期运营安全将面临更加严峻的考验,开展隧道结构长期健康监测,进一步加强隧道健康状态评价研究,已势在必行。而针对复杂地质条件下大规模隧道群,若对每座隧道都开展长期健康监测,不仅费用高昂,而且施工难度大,不具有可行性。因此,对具有代表性的典型隧道开展长期健康监测,研究适用于大规模隧道群的结构健康状态评价方法,具有重要意义。本文以汶马高速公路和雅康高速公路大规模隧道群为依托工程,采用资料调研、现场监测、数值分析及理论分析等研究手段,对复杂地质条件下大规模隧道群的结构健康状态评价进行了研究。本文取得的成果如下:(1)对汶马高速和雅康高速的区域地质特性及施工特性进行了调查,提炼了藏区高速隧道群的区域特性,完成了对藏区高速隧道危险源的辨识,提出了健康监测典型断面的选取原则,选择了15个典型断面,并制定了相应的监测项目。(2)基于现场监测数据,计算了隧道结构安全系数,分析了各危险源典型断面的结构受力特性,并对典型隧道的结构安全性进行了评价。(3)基于模糊综合评价理论,构建了复杂地质条件下隧道结构长期安全性评价模型。深入分析了影响隧道结构长期安全性的因素,建立了评价模型的二级指标体系;提出了隧道结构安全评价等级的4级划分;制定了各影响因素的安全等级划分基准;采用层次分析法对各影响因素的权重进行了确定;运用模糊综合评价模型对藏区高速公路健康监测典型断面的结构安全进行了评价,并验证了评价结果的准确性。(4)基于模糊神经网络理论,构建了复杂地质条件下大规模隧道群结构健康状态推演模型。建立了大规模隧道群结构健康状态的推演指标;制定了推演指标的模糊化规则;对藏区高速公路大规模隧道群进行了推演段落的划分;运用推演模型实现了藏区高速公路大规模隧道群结构健康状态的推演,并对推演结果的准确性进行了验证。
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