• ISSN 0258-2724
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基于人工智能算法的隧道锚承载能力评价

王中豪 郭喜峰 杨星宇

王中豪, 郭喜峰, 杨星宇. 基于人工智能算法的隧道锚承载能力评价[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(3): 534-540. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200165
引用本文: 王中豪, 郭喜峰, 杨星宇. 基于人工智能算法的隧道锚承载能力评价[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(3): 534-540. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200165
WANG Zhonghao, GUO Xifeng, YANG Xingyu. Bearing Capacity Evaluation of Tunnel-Type Anchorage Based on Artificial Intelligent Algorithm[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(3): 534-540. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200165
Citation: WANG Zhonghao, GUO Xifeng, YANG Xingyu. Bearing Capacity Evaluation of Tunnel-Type Anchorage Based on Artificial Intelligent Algorithm[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(3): 534-540. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200165

基于人工智能算法的隧道锚承载能力评价

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200165
详细信息
    作者简介:

    王中豪(1990—),男,工程师,硕士,研究方向为岩石力学试验与稳定性分析,E-mail:779475836@qq.com

  • 中图分类号: U45

Bearing Capacity Evaluation of Tunnel-Type Anchorage Based on Artificial Intelligent Algorithm

  • 摘要: 针对隧道锚承载能力评价合理的解析计算公式缺乏、模型试验测试方法耗时费力、数值模拟可靠性不佳的问题,提出了一种人工智能化隧道锚承载能力预测方法. 从隧道锚受力传力过程出发,分析了影响承载能力的因子,确定了承载能力评价指标体系;基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)强大的学习预测能力和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法良好的优化效果,建立了承载能力非线性映射PSO-LSSVM 模型;将收集到的17个隧道锚工程案例作为输入样本对模型进行了训练,获得了核函数参数和惩罚系数的最优组合为(1,500). 将该模型应用于某大桥隧道锚承载能力的预测,预测结果为10.2P (1P为1倍设计荷载);通过与现场缩尺模型试验和数值模拟方法综合研究确定的承载能力为11.0P对比,结果表明:预测结果略低,但两者结果非常接近,说明该模型的预测结果合理可靠且偏于保守,预测效果较为理想.

     

  • 图 1  隧道锚相关影响因素示意

    Figure 1.  Rlevant influencing factors of tunnel-type anchorage

    图 2  输入样本中预测承载力与试验承载力对比

    Figure 2.  Comparison of predicted bearing capacity and test one for input samples

    图 3  模型试验锚塞体荷载-变形曲线

    Figure 3.  Load-deformation curves of anchoring concrete-plug in model test

    图 4  数值模拟锚塞体荷载-变形曲线

    Figure 4.  Load-deformation curves of anchoring concrete-plug by numerical simulation

    表  1  各隧道锚工程影响因素指标与承载能力汇总表

    Table  1.   Summary of influencing factors and bearing capacity of each tunnel-type anchorage project

    工程编号 项目名称A1/m2A2/m2L/m$\gamma $/(°)$\theta $/(°)E/GPaFC′/MPaH1/mH2/mSY/MN
    1重庆鹅公岩长江大桥 90.0 152.0 40.0 2.0 26 4.0 0.53 0.45 70 90 2.68 780
    2矮寨悬索桥 72.3 128.5 35.0 3.0 45 20.0 1.00 1.20 40 60 1.46 1400
    3四渡河特大桥 96.5 174.9 40.0 3.0 35 9.0 1.00 1.30 100 66 1.89 1596
    4普立特大桥 80.5 150.8 30.0 3.0 42 15.0 1.10 1.10 57 60 2.00 808
    5浙江官山大桥 85.7 228.5 27.0 7.0 40 10.0 1.00 1.00 50 62 1.59 714
    6水布垭清江特大桥 54.3 80.5 18.0 3.5 40 3.5 0.50 0.30 30 36 1.50 24
    7几江长江大桥 89.3 174.9 60.0 2.0 35 1.0 0.60 0.20 68 78 1.11 756
    8金沙江金东大桥 73.1 174.9 40.0 4.0 35 3.0 0.50 0.23 150 90 1.25 960
    9宜昌伍家岗长江大桥 99.7 277.0 45.0 4.5 40 6.0 0.80 0.60 60 90 1.91 1760
    10泸定大渡河特大桥 195.4 281.7 39.2 2.0 36 2.0 0.75 0.40 180 102 1.53 2083
    11太洪长江大桥(初设) 128.5 307.2 40.0 4.5 40 1.0 0.50 0.10 54 75 1.89 112
    12太洪长江大桥 128.5 307.2 58.0 3.0 40 1.0 0.50 0.10 69 93 1.89 145
    13虎跳峡金沙江大桥 99.4 248.8 30.0 5.5 20 3.0 1.15 0.40 110 60 1.71 1309
    14合川渠江景观大桥 89.3 289.2 40.0 6.0 41 1.0 0.70 0.35 75 65 10.00 712
    15合川渠江景观大桥(比选) 89.3 257.9 35.0 6.0 41 1.0 0.70 0.35 72 60 10.00 552
    16坝凌河大桥 97.3 477.6 40.0 9.0 45 10.0 0.83 0.75 95 71 1.33 6000
    17铁路金沙江大桥 145.7 307.2 45.0 3.5 40 6.4 0.74 1.35 68 85 1.81 2790
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    表  2  基岩物理力学参数

    Table  2.   Physical and mechanical parameters of surrounding rock

    岩石名称天然块体密度ρ/(g•cm−3E/GPa抗拉强
    度/MPa
    岩体砼/岩体
    FC′/MPaFFC′/MPaF
    石英长石砂岩2.3~2.42.0~3.00.15~0.250.70~0.750.35~0.400.65~0.700.75~0.800.40~0.450.70~0.75
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  • 张宜虎,邬爱清,周火明,等. 悬索桥隧道锚承载能力和变形特征研究综述[J]. 岩土力学,2019,40(9): 1-10.

    ZHANG Yihu, WU Aiqing, ZHOU Huoming, et al. Review of bearing capacity and deformation characteristics of tunnel type anchorage for suspension bridge[J]. Rock and Soil Mechanics, 2019, 40(9): 1-10.
    中华人民共和国行业标准编写组. 公路悬索桥设计规范: JTG/TD 65-05—2015[S]. 北京: 人民交通出版社, 2015.
    邬爱清,彭元诚,黄正加,等. 超大跨度悬索桥隧道锚承载特性的岩石力学综合研究[J]. 岩石力学与工程学报,2010,29(3): 433-441.

    WU Aiqing, PENG Yuancheng, HUANG Zhengjia, et al. Rock mechanics comprehensive study of bearing capacity characteristics of tunnel anchorage for super-large span suspension bridge[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2010, 29(3): 433-441.
    张奇华,李玉婕,余美万,等. 隧道锚围岩抗拔机制及抗拔力计算模式初步研究[J]. 岩土力学,2017,38(3): 810-820.

    ZHANG Qihua, LI Yujie, YU Meiwan, et al. Preliminary study of pullout mechanisms and computational mode of pullout force for rocks surrounding tunnel-type anchorage[J]. Rock and Soil Mechanics, 2017, 38(3): 810-820.
    张奇华,余美万,喻正富,等. 普立特大桥隧道锚现场模型试验研究——抗拔能力试验[J]. 岩石力学与工程学报,2015,34(1): 93-103.

    ZHANG Qihua, YU Meiwan, YU Zhengfu, et al. Field model tests on pullout capacity of tunnel-type anchorages of Puli bridge[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2015, 34(1): 93-103.
    李栋梁,刘新荣,周火明,等. 下卧软弱夹层的软岩隧道式锚碇承载特性研究[J]. 岩石力学与工程学报,2017,36(10): 2457-2465.

    LI Dongliang, LIU Xinrong, ZHOU Huoming, et al. Bearing behavior of tunnel anchorage in soft rock with an underlying weak interlayer[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2017, 36(10): 2457-2465.
    胡波,赵海滨,王思敬,等. 隧道锚围岩拉拔模型试验研究及数值模拟[J]. 岩土力学,2009,30(6): 1575-1582. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2009.06.007

    HU Bo, ZHAO Haibin, WANG Sijing, et al. Pull-out model test for tunnel anchorage and numerical analysis[J]. Rock and Soil Mechanics, 2009, 30(6): 1575-1582. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2009.06.007
    江南,冯君. 铁路悬索桥隧道式锚碇受载破裂力学行为研究[J]. 岩石力学与工程学报,2018,37(7): 1659-1670.

    JIANG Nan, FENG Jun. Damage behavior of tunnel-type anchorages of railway suspension bridges under loading[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2018, 37(7): 1659-1670.
    王中豪, 郭喜峰, 王帅, 等. 太洪长江大桥南川岸隧道锚碇岩土专项试验研究总报告[R]. 武汉: 长江科学院, 2016.
    王中豪, 杨星宇, 李佰龙. 合川渠江景观大桥北岸隧道锚碇岩土专项试验研究总报告[R]. 武汉: 长江科学院, 2017.
    赵海斌,于新华,彭运动,等. 坝陵河大桥隧道锚围岩力学特性原位试验研究[J]. 河海大学学报(自然科学版),2009,37(6): 680-684.

    ZHAO Haibin, YU Xinhua, PENG Yundong, et al. In situ tests on mechanical properties of rock surrounding tunnel-type anchors of Balinghe bridge[J]. Journal of Hohai University (Natural Sciences), 2009, 37(6): 680-684.
    江南. 铁路悬索桥隧道式锚碇承载机理及计算方法研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2014.
    郑志成,徐卫亚,徐飞,等. 基于混合核函数 PSO-LSSVM的边坡变形预测[J]. 岩土力学,2012,33(5): 1421-1426. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2012.05.022

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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-06
  • 修回日期:  2020-06-11
  • 网络出版日期:  2021-02-08
  • 刊出日期:  2021-06-15

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