【摘 要】
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隧道围岩参数的确定直接关系到围岩稳定性评价的准确性,为确保围岩力学参数取值的合理性,提出一种新的围岩参数智能反演模型.利用模拟退火算法(SA)的退火策略对遗传算法(GA)进行优化,组成GASA智能模型,以此对极限学习机(ELM)的初始权值和阈值进行优化;将GASA-ELM模型应用于重庆市兴隆隧道(ZK38+020)~(ZK38+010)断面围岩力学参数反演中,基于现场实测变形反演得出围岩力学参数,并输入到ANSYS中计算得到位移正算值,与已有模型进行对比;最后利用计算结果对ZK38+010断面围岩稳定性进
【机 构】
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东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳110819;东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳110819;东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室,辽宁沈阳110819
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隧道围岩参数的确定直接关系到围岩稳定性评价的准确性,为确保围岩力学参数取值的合理性,提出一种新的围岩参数智能反演模型.利用模拟退火算法(SA)的退火策略对遗传算法(GA)进行优化,组成GASA智能模型,以此对极限学习机(ELM)的初始权值和阈值进行优化;将GASA-ELM模型应用于重庆市兴隆隧道(ZK38+020)~(ZK38+010)断面围岩力学参数反演中,基于现场实测变形反演得出围岩力学参数,并输入到ANSYS中计算得到位移正算值,与已有模型进行对比;最后利用计算结果对ZK38+010断面围岩稳定性进行分析,预测了该断面的变形量和变形速率.结果 表明:模型反演所得参数在ANSYS中正算结果与现场实测值相对误差均在5.4%以内,均优于已有研究中的GA-BP及BP模型,表明了反演结果合理可靠;而ZK38+010断面将在开挖后46d左右进入稳定阶段.研究成果可为山岭隧道围岩力学参数反演提供参考,具有理论意义和工程实用价值.
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针对凿岩台车三臂破岩震动信号相互混叠、彼此干扰的实际问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)、奇异值分解(SVD)和鲁棒独立成分分析(RobustICA)的隧道凿岩台车破岩震源三臂混合先导信号盲源分离方法.通过仿真模拟,采用EEMD-SVD联合降噪方法对含噪混合先导信号进行分解、去噪与重构,实现强噪声影响下凿岩台车混合先导信号的提取,有效解决了信噪频谱混叠问题.经过降噪预处理,RobustICA对于凿岩台车混合先导信号的分离效果得到了有效提升.依托实际工程对该方法进行评价,结果表明,采用本文提出的盲
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