【摘 要】
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在上软下硬的地质条件下采用拱盖法进行大跨度暗挖车站施工时,由于土岩复合和跨度较大的特点,使得车站的围岩参数难以准确获取.针对这一问题,提出了一种适用于拱盖法车站的智能反分析方法:高斯过程-差异进化协同优化算法(GP-DE算法).以大连地铁五号线石葵路车站为工程背景,在车站典型断面处安装传感器,采集施工中应力位移数据;同时建立FLAC3D有限元模型,设计25组正交方案进行计算,并得出结果,通过敏感性分析找出关键参数;联合传感器实测数据与正交方案所得监测数据,运用该算法进行位移应力联合反分析,并使用FLAC3
【机 构】
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大连海事大学道路与桥梁工程研究所,辽宁 大连 116026;中铁上海工程局集团城市轨道交通工程分公司,辽宁 沈阳 110000
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在上软下硬的地质条件下采用拱盖法进行大跨度暗挖车站施工时,由于土岩复合和跨度较大的特点,使得车站的围岩参数难以准确获取.针对这一问题,提出了一种适用于拱盖法车站的智能反分析方法:高斯过程-差异进化协同优化算法(GP-DE算法).以大连地铁五号线石葵路车站为工程背景,在车站典型断面处安装传感器,采集施工中应力位移数据;同时建立FLAC3D有限元模型,设计25组正交方案进行计算,并得出结果,通过敏感性分析找出关键参数;联合传感器实测数据与正交方案所得监测数据,运用该算法进行位移应力联合反分析,并使用FLAC3D正算验证反演参数的精度.结果表明,反分析所得参数代入有限元模型正算结果与实际值较为吻合,反分析结果精度高.将反演结果运用到车站设计中,反演精度满足工程需要.
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