复杂地质条件下超大超深基坑支护体系力学性状前馈式智能预测

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在工程地质条件复杂的地区进行超大超深基坑开挖时,存在基坑突涌、支护体系变形过大、基坑失稳等诸多风险,传统基于监测数据的反馈式预警系统虽然在预防重大灾变方面发挥了重要作用,但具有滞后性等缺陷.鉴于基坑支护体系力学性能存在时间序列相关性的特点,提出了基于神经网络的超大超深基坑支护体系力学性状前馈式智能预测算法.首先对比分析了BP神经网络、RBF神经网络以及GA-BP神经网络的优缺点,结果表明GA-BP神经网络预测精度高于BP神经网络和RBF神经网络.然后建立了基于GA-BP神经网络的超大超深基坑支护体系力学性状前馈式智能预测算法,并预测了杭州地铁青六路站基坑支护体系的深层土体位移、地下连续墙墙顶沉降与水平位移、混凝土支撑轴力等,结果表明采用GA-BP神经网络可以实现青六路站基坑支护体系力学性状演化规律的准确预测,具有较好的工程应用前景.
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基于某引水隧洞工程,应用有限元计算方法对洞内明管、洞内埋管2种不同的支护方案实施过程中,隧洞穿越断裂带段围岩的力学行为进行了分析.经综合评价分析得出:1)洞内埋管支护方案在无错动情况下安全性非常好,但50年后,在100年断层错动作用下,衬砌混凝土实际荷载强度已超过设计抗拉强度,可能出现拉裂破坏;2)加强支护对改善围岩稳定性效果明显,并可改善衬砌结构的受拉状态.该综合评价分析结果,可为类似工程设计和施工提供参考.
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