【摘 要】
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针对现阶段围岩分级方法存在的主要问题，提出隧道围岩分级的遗传一支持向量分类方法。结合佛岭隧道施工期围岩分级实践，以公路隧道设计规范BQ分级为基准，分别采用岩石回弹强度和
【机 构】
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北京交通大学土木建筑工程学院,安徽省高速公路控股集团有限公司
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针对现阶段围岩分级方法存在的主要问题，提出隧道围岩分级的遗传一支持向量分类方法。结合佛岭隧道施工期围岩分级实践，以公路隧道设计规范BQ分级为基准，分别采用岩石回弹强度和掌子面状态替代饱和单轴抗压强度和地应力状态，并增加节理延展性观察的定性指标，在大量现场测试和室内试验的基础上，给出每个分级指标的现场快速测试方法，并以分级结果作为遗传一支持向量分类算法的训练样本，建立隧道围岩分级的遗传一支持向量分类智能模型。佛岭隧道围岩分级实例表明：该模型分级结果与现场勘测基本一致，且较遗传一神经网络模型有更高的分级准确性
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