人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地表變形預(yù)測中的應(yīng)用摘　要:討論了城市地鐵區(qū)間隧道盾構(gòu)掘進(jìn)中對土體的施工擾動及引起地層移動和地表變形沉降的力學(xué)機(jī)理,概括了施工擾動影響的主導(dǎo)因素。結(jié)合工程實(shí)踐,采用了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對地表沉降進(jìn)行預(yù)測,經(jīng)與現(xiàn)場實(shí)測值作對比分析,論證了上述方法的可行性和適用性。關(guān)鍵詞:盾構(gòu)施工,土體擾動,地層移動,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引言 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的非線性映射能力和實(shí)測資料,來對高度復(fù)雜和高度非線性的變形量進(jìn)行直接建模,因而具有很強(qiáng)的客觀性和適應(yīng)性。文中采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行了地表沉降的理論預(yù)測,并應(yīng)用于南京市地下鐵道1號線的工程實(shí)踐,獲得了一些有益的認(rèn)識。1盾構(gòu)施工的地表變形機(jī)理 盾構(gòu)推進(jìn)過程中產(chǎn)生地面變形沉降的根本原因是施工對周圍土體的擾動(徐永福,1999)[1]。盾構(gòu)推進(jìn)過程中產(chǎn)生的地面變形由以下五個部分組成:1)盾構(gòu)到達(dá)前的地面變形(δ1):盾構(gòu)推進(jìn)對前方土體產(chǎn)生擠壓變形,δ1主要是由于土體受擠壓其有效應(yīng)力增加而引起的。2)盾構(gòu)到達(dá)時的地面變形(δ2):δ2是由于盾構(gòu)推進(jìn)引起土體應(yīng)力狀態(tài)改變而產(chǎn)生的變形。Ｂｒｏｍｓ和Ｂｅｎｎｅｒｍａｒｋ提出了用超載系數(shù)Ｎ來表示δ2,超載系數(shù)Ｎ擬定為Ｎ=(σ0-Ｐ)/Ｃｕ(1) 其中,σ0為沿盾構(gòu)軸線原位土體的上覆應(yīng)力(包括超載應(yīng)力);Ｐ為開挖面上的支撐力;Ｃｕ為土體的不排水抗剪強(qiáng)度。Ｃｌｏｕｇｈ和Ｓｃｈｍｉｄｔ提出了用上述Ｎ值估算粘土地層中開挖面上的地層損失ΔＶ的方法:ΔＶ=2Ｖ0Ｃｕ[(1+μ)/Ｅ]ｅｘｐ(Ｎ-1)(2) 其中,Ｖ0為盾構(gòu)的理論排土體積;Ｅ為土體彈性模量;μ為泊松比。對于低塑性粘土,Ｅ=(500～1500)Ｃｕ。Ｎ≥1時,ΔＶ=ｍＶ0ｅｘｐ(Ｎ-1);Ｎ<1時,ΔＶ=ｍＮＶ0,而ｍ=2Ｃｕ(1+μ)/Ｅ=0.002～0.006。 2)盾構(gòu)通過時的地面變形(δ3):盾構(gòu)外殼與土層間會形成剪切滑動面,剪切滑動面附近的土層內(nèi)產(chǎn)生剪切應(yīng)力,剪切應(yīng)力引起地表變形δ3。推進(jìn)速度越快,剪切應(yīng)力越大,地表位移δ3也越大。 3)盾構(gòu)通過后的瞬時地面變形(δ4):δ4主要由建筑空隙造成,建筑空隙是由于管片拼裝后與盾構(gòu)外殼之間形成空隙以及盾構(gòu)偏移隧道軸線引起的空隙之總和。如果土體不產(chǎn)生壓縮和松弛,建筑空隙的體積即等于地面沉降槽的體積,適時注漿能有效地減小建筑空隙,因而減小地面變形δ4。注漿的填充率等于注漿體積與建筑空隙之比。 4)地表后期固結(jié)變形(δ5):后期固結(jié)變形是由于盾構(gòu)推進(jìn)對周圍土體擾動引起的,前面四種變形可以通過選擇施工機(jī)械和施工參數(shù)加以控制,但無論什么樣的機(jī)械和施工參數(shù),盾構(gòu)推進(jìn)總會在一定程度上擾動土體,因此,后期固結(jié)變形δ5會或多或少地存在,是無法消除的。地面后期固結(jié)變形多數(shù)只占地面總變形量的較小部分,大約占總變形量的5%～30%。地面后期固結(jié)變形與地面即時變形量(∑δｉ)有很好的對應(yīng)關(guān)系,地面即時變形越大,周圍土體的擾動程度越大,地面后期固結(jié)變形也越大。2地層移動及地表沉降量預(yù)測的研究現(xiàn)狀 在盾構(gòu)施工過程中地層移動的預(yù)測方面,國內(nèi)外都進(jìn)行了大量數(shù)值模擬研究,其主要方法有:有限單元法[2,3]、邊界元法[4]、半解析元方法[5,6]等。此外,周文波以上海地區(qū)軟土隧道施工經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),編制了盾構(gòu)法隧道施工對周圍環(huán)境影響和防治的專家系統(tǒng),用于地面沉降研究[7];李建華則采用模糊—隨機(jī)理論以預(yù)測盾構(gòu)施工引起的地層移動,基于隨機(jī)場理論、隨機(jī)有限元、模糊概率測度和數(shù)理統(tǒng)計方法,對軟土盾構(gòu)隧道工程中的地層移動問題進(jìn)行了較深入的探討[8]。 數(shù)值方法在進(jìn)行地層移動預(yù)測研究中遇到的問題是力學(xué)參數(shù)的選取和本構(gòu)關(guān)系方面的考慮不夠符合工程實(shí)際,加之計算工作量大,難以在具體工程中采用,而上述專家系統(tǒng)則有獲取大量數(shù)據(jù)以及工程師知識經(jīng)驗(yàn)上的困難。 作為一種軟科學(xué)方法的工程應(yīng)用,人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在盾構(gòu)施工中的應(yīng)用方面,ＪｉｎｇｓｈｅｎｇＳｈｉ等利用Ｂ—Ｐ網(wǎng)絡(luò)對巴西利亞6.5ｋｍ盾構(gòu)隧道的地表沉降進(jìn)行了預(yù)測,分析了該隧道施工的特點(diǎn)后,總結(jié)出11款主要的地層移動影響因素[9]。ＹｅｈＦＣｈｅｎｇ研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在盾構(gòu)隧道自動土壓平衡控制中的應(yīng)用,研制了盾構(gòu)施工土壓力平衡控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件系統(tǒng),并在臺北市一個隧道工程中加以應(yīng)用檢驗(yàn),取得了很好的效果[10]。3盾構(gòu)施工監(jiān)測資料分析 本研究在南京地鐵1號線區(qū)間三山街—張府園進(jìn)行,該工程位于建鄴區(qū)內(nèi),是南京市重大工程項目之一。上行線起始于地鐵三山街車站北端井,終止于地鐵張府園站南端頭井。下行線在三山街盾構(gòu)調(diào)頭,向張府園推進(jìn),上下行線隧道間設(shè)置聯(lián)絡(luò)通道。 該區(qū)間隧道由外徑6200ｍｍ,內(nèi)徑5500ｍｍ的預(yù)制鋼筋混凝土襯砌組成,環(huán)寬1000ｍｍ,厚度350ｍｍ,每環(huán)由拱底塊(Ｄ)一塊,標(biāo)準(zhǔn)塊(Ｂ)二塊,鄰接塊(Ｌ1、Ｌ2)二塊,封頂塊(Ｆ3)一塊拼裝而成。本區(qū)間隧道采用德國公司生產(chǎn)的土壓平衡式盾構(gòu)掘進(jìn)機(jī)施工,其外徑6390ｍｍ,長度8200ｍｍ。沿盾構(gòu)軸線上布置了一系列地表沉降監(jiān)測點(diǎn),并隨時對其進(jìn)行沉降觀測,上行線于2002年4月16日開始推進(jìn),推進(jìn)環(huán)數(shù)為8環(huán)/ｄ,4月16日開始監(jiān)測地表沉降。 正常情況下,側(cè)向土體擠壓擾動范圍約在距隧道軸線6ｍ內(nèi),6ｍ以外土體出現(xiàn)向隧道方向的位移;正面土體擠壓擾動范圍約在盾構(gòu)刀盤前方10ｍ內(nèi),嚴(yán)重范圍則在刀盤前方約6ｍ內(nèi)[6]。根據(jù)南京地鐵1號線三山街—新街口段監(jiān)測資料,盾構(gòu)施工對土體的擾動范圍約為10ｍ～15ｍ,15ｍ以外的土體幾乎不受影響。因此,每個監(jiān)測點(diǎn)的記錄歷時都較短,多為10ｄ以下,在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型時,必須以盾構(gòu)機(jī)為參照物,同時利用多個測點(diǎn)資料作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,并考慮盾構(gòu)機(jī)所在位置的埋深、盾構(gòu)的施工參數(shù)等。預(yù)測的內(nèi)容可以有多種,可預(yù)測前方某些點(diǎn)在盾構(gòu)通過時的沉降,也可預(yù)測盾構(gòu)通過后一定時間內(nèi)的沉降,還可預(yù)測前方某些點(diǎn)的總沉降,這可根據(jù)實(shí)際需要確定。文中研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測了盾構(gòu)機(jī)前方30ｍ及盾構(gòu)機(jī)后方30ｍ正上方的地表沉降。按目前盾構(gòu)平均每天推進(jìn)15ｍ,若預(yù)測前方5ｍ處地表沉降超過警戒值,及時調(diào)整盾構(gòu)施工參數(shù)(推進(jìn)速度、密封倉壓力、千斤頂推力、注漿時間等等),當(dāng)盾構(gòu)真正推進(jìn)到此位置時,實(shí)測地表沉降定會減小,從而達(dá)到控制變形的目的。4盾構(gòu)施工地層移動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練樣本和測試樣本的擬合情況如圖1,圖2所示(圖中所示30ｍ處即為當(dāng)時盾構(gòu)機(jī)所處位置),預(yù)測結(jié)果如表1所示。從預(yù)測結(jié)果可知,預(yù)測值的最大絕對誤差為0.3ｍｍ,對應(yīng)的相對誤差為30%,對兩個輸出Ｙ1和Ｙ2的平均絕對誤差分別為0.1ｍｍ和0.15ｍｍ,對應(yīng)平均相對誤差分別為9.2%和10%,總體上具有較高的精度。5案例分析與認(rèn)識 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵施工建設(shè)中對環(huán)境的影響及事故隱患預(yù)報問題有著廣闊的應(yīng)用前景,目前這方面的應(yīng)用尚處于啟動階段,文中在這方面作了一些探索和研究工作,取得了較好的預(yù)測效果。但還需要進(jìn)一步開展研究和試驗(yàn),尤其是隧道上方地表的變形量不僅受盾構(gòu)施工參數(shù)、盾構(gòu)物理參數(shù)、地質(zhì)環(huán)境條件等的影響,還會受其他物理因素的影響(由于資料收集方面的問題,故沒有考慮其他因素),如何對相關(guān)因素(如土質(zhì)等情況)進(jìn)行預(yù)處理和考慮,是值得探討的。參考文獻(xiàn):[1]徐永福,孫　鈞.隧道盾構(gòu)掘進(jìn)施工對周圍土體的影響[Ｊ].地下工程與隧道,1999(2):9 13.[2]ＦｉｎｎｏＲＪ,ＣｌｏｕｇｈＧＷ.ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏＥＰＢｓｈｉｅｌｄｔｕｎｎｅｌｉｎｇ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏ ｔｅｃｈｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ,ＡＳ ＣＥ,1985,111(2):157 173.[3]ＬｅｅＫＭ,ＲｏｗｅＲＫ.Ｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｄｉ ｍｅｎｓｉｏｎａｌｇｒｏｕｎｄｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｕｅｔｏｔｕｎｎｅｌｉｎｇｉｎｓｏｆｔｃｏｈｅｓｉｖｅｓｏｉｌ:ＰａｒｔＩ ｍｅｔｈｏｄｏｆａｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ].ＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＧｅｏ ｔｅｃｈｎｉｃｓ,1990,10:87 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