公路隧道洞口段是隧道施工的重要部位,洞口埋深较浅,一般围岩风化严重,加上降雨的影响,很容易发生边仰坡失稳、掌子面坍塌等事故,严重影响施工进度和工程安全。因此,在公路隧道施工中一直将洞口段作为隧道施工的关键点。对洞口段施工阶段进行安全风险评估,能够及时发现风险,采取有效措施降低风险发生概率和减少风险造成的后果,保障施工安全。本文基于洞口段为浅埋、围岩级别为V级的公路隧道,以模糊神经网络法为基本方法,建立了公路隧道洞口段施工阶段风险概率估计模型,并应用于宝汉高速某隧道洞口段施工阶段风险评估,研究成果如下:1)针对传统的风险评估方法人为主观因素大,具有很大的不确定性和局限性提出了将模糊数学理论与神经网络理论相结合的模糊神经网络法。针对公路隧道洞口段施工阶段存在的风险及风险因素,通过工程调研和研究国内外最新成果基础上,针对公路隧道洞口段施工阶段风险及风险因素采用专家调查法进行识别,并运用层次分析构建了公路隧道洞口段施工阶段风险评估指标体系。2)在应用中,针对模糊神经网络的学习样本,在公路隧道洞口段施工阶段风险评估指标体系基础上,利用模糊层次综合评判法结合相关资料建立了样本数据。3)运用MATLAB软件构建以模糊神经网络法为基本方法的公路隧道洞口段施工阶段风险概率估计模型,确定风险发生的概率等级;采用后果当量法建立风险后果估计模型,确定风险发生的后果等级,运用R= P × C法进行风险综合等级评价。4)将风险概率估计模型、后果估计模型应用到宝汉高速某隧道洞口段施工阶段进行风险估计,并根据公路隧道洞口段施工阶段风险等级标准进行综合评价,提出有效的风险处理措施,保证隧道安全施工。5)应用有限元软件MIDAS/GTS对宝汉高速某隧道洞口段施工阶段进行数值模拟分析,结合本文对其进行风险评估的结果和提出的风险处理措施,建立新的数值模型。将原模型、采取风险处理措施后优化模型及现场实际监控量测结果进行对比分析,验证基于模糊神经网路的公路隧道洞口段施工阶段风险概率估计模型的准确性和风险处理措施的可行性。