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题名隧道开挖超小变形监测与数值仿真分析
被引量：7
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作者
杨三强
曹亚文
张丹
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机构
河北大学建筑工程学院河北省土木工程监测与评估技术创新中心
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第1期369-375,共7页
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基金
国家自然科学基金(51808016)
河北省自然科学基金(E2018201106)。
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文摘
为有效预测和控制隧道开挖引起的地表超小变形,首先基于随机介质理论和MATLAB软件编写反分析程序,对地表沉降的实测数据进行拟合,反演断面收敛面积ΔA和地层影响角β,并研究ΔA与隧道埋深Z以及ΔA与tanβ的关系。其次,基于滚动预测的方法建立反向传播(back propagation,BP)神经网络,并预测隧道断面DM-1未来的地表超小变形值。结果表明:ΔA的取值较离散,随着隧道埋深Z的增加,ΔA呈逐渐减小趋势,地层损失也随之减小,当隧道埋深约为20.53 m时,收敛面积ΔA接近0。随着ΔA的逐渐增大,tanβ逐渐减小,当隧道埋深约为20.53 m时,tanβ约为0.447。通过滚动预测的方法建立的BP神经网络误差值较小,可以很好地预测隧道开挖引起的地表超小变形值,对类似的工程具有较好的指导意义。
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关键词
浅埋隧道
地表超小变形
随机介质理论
BP神经网络
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Keywords
shallow buried tunnel
ultra-small surface deformation
random medium theory
BP neural network
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分类号
U451
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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