隧道工程基于实测环境变形的土体参数确定方法

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.01.003

上海交通大学学报 ›› 2016, Vol. 50 ›› Issue (01): 17-21,29.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.01.003

所属专题：王建华教授学报发文专辑

隧道工程基于实测环境变形的土体参数确定方法

任瑛楠, 陈锦剑, 黄忠辉, 王建华()

上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，上海　200240

收稿日期:2014-12-10 出版日期:2016-01-29 发布日期:2021-06-04
作者简介:任瑛楠（1989-)，男，辽宁省凌源市人，硕士，主要研究方向为地下空间开发．|王建华（联系人），男，教授，博士生导师，电话（Tel.):021-62932915; E-mail:wjh417@sjtu.edu.cn.
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(41330633);上海市科学技术委员会科研项目(13231200602)

Determining Methods for Soil Parameters Based on Field Measurements in Tunnel Engineering

REN Ying-nan, CHEN Jinjian, HUANG Zhonghui, WANG Jianhua()

School of Naval Architecture, Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China

Received:2014-12-10 Online:2016-01-29 Published:2021-06-04

摘要/Abstract

摘要：

结合有限元数值模拟，以盾构隧道施工过程中环境变形的实测数据为基础，通过引入AMALGAM作为遗传算法，依据Pareto最优理论为评价标准，采用均方根误差进行误差校准，提出了一种基于实测数据得到准确土体参数的方法．针对上海市长江西路越江隧道工程试验段的工程案例，以周围土体侧移和隧道上方地面沉降为目标，以关键土层参数为分析对象进行多目标反分析，并对最优解和实测结果进行验证比较，结果证明多目标反分析精确度优于单目标反分析，并且更接近实际工况．应用基于实测环境变形确定的土体参数分析预测盾构施工对临近桩基础的影响，与测试结果的比较验证了计算方法和参数的可靠性，为隧道工程的环境影响分析提供参考．

关键词: 盾构隧道, 环境影响, 多目标, 土体参数

Abstract:

In this paper, an efficient multi-objective back-analysis method of tunnel engineering was proposed by using the AMALGAM as the genetic algorithm, and by using the Pareto optimal theory as the evaluation criterion. The proposed method was applied to a test section of the West Changjiang Road tunnel project. Taking horizontal displacement as one objective, and ground settlement as the other, the soil parameters of the key layers were estimated using this method. The optimal solution was compared with the measured results, which proved that the multi-objective back analysis was superior to the single-objective back analysis in accuracy. Meanwhile, predictive analysis was taken based on the results of back analysis, and was verified as feasible. This method can provide references for environmental impact analysis of tunnel engineering.

Key words: tunnel engineering, environment effects, multi-objective, soil parameters

中图分类号:

TU745.3

任瑛楠, 陈锦剑, 黄忠辉, 王建华. 隧道工程基于实测环境变形的土体参数确定方法[J]. 上海交通大学学报, 2016, 50(01): 17-21,29.

REN Ying-nan, CHEN Jinjian, HUANG Zhonghui, WANG Jianhua. Determining Methods for Soil Parameters Based on Field Measurements in Tunnel Engineering[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2016, 50(01): 17-21,29.

图/表 8

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表1

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参考文献 11

[1]	KAVANAGH K T, CLOUGH R W. Finite element applications in the characterization of elastic solids[J]. International Journal of Solids and Structures, 1971, 7(3): 11-23.
[2]	王登刚, 刘迎曦, 李守巨. 岩土工程位移反分析的遗传算法[J]. 岩石力学与工程学报, 2000, 19(增): 979-982.
	WANG Denggang, LIU Yingxi, LI Shouju. Genetic algorithms for inverse analysis of displacements in geotechnical engineering[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2000, 19(Sup): 979-982.
[3]	高炜, 郑颖人. 采用快速遗传算法进行岩土工程反分析[J]. 岩土工程学报, 2001, 23(1): 120-122.
	GAO Wei, ZHENG Yingren. Back analysis in geotechnical engineering based on fast-convergent genetic algorithm[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2001, 23(1): 120-122.
[4]	冯建龙, 张孟喜. BP网络在双连拱隧道围岩参数反分析中的应用[J]. 上海大学学报(自然科学版), 2005, 11(3): 293-297.
	FENG Jianlong, ZHANG Mengxi. BP neural networks applied to displacement back-analysis for two-arch tunnel[J]. Journal of Shanghai University(Natural Science), 2005, 11(3): 293-297.
[5]	闫静雅, 张子新, 黄宏伟. 京珠高速公路温泉隧道的施工监测及位移反分析[J]. 公路交通科技, 2005, 22(8): 65-69.
	YAN Jingya, ZHANG Zixin, HUANG Hongwei. Monitoring and back analysis of displacement of Jing zhu Expressway Wenquan Tunnel[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2005, 22(8): 65-69.
[6]	HUANG Zhonghui, ZHANG Lulu, CHENG Shiyuan. Back-analysis and parameter identification for deep excavation based on pareto multi-objective optimization[J]. Journal of Aerospace Engineering, 2014, 28(6): A4014007.
[7]	VRUGT J A, ROBINSON B A. Improved evolutionary optimization from genetically adaptive multimethod search[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2007, 104(3): 708-711.
[8]	陈鹏. 基于Pareto多目标遗传算法的CMOS运放优化设计[D]. 杭州: 杭州电子科技大学研究生院, 2012.
[9]	MADSEN H. Parameter estimation in distributed hydrological catchment modelling using automatic calibration with multiple objectives[J]. Advances in Water Resources, 2003, 26(2): 205-216.
[10]	MERTENS J, MADSEN H, FEYEN L, et al. Including prior information in the estimation of effective soil parameters in unsaturated zone modelling[J]. Journal of Hydrology, 2004, 294(4): 251-269.
[11]	LIU Chao, ZHANG Zixin, REGUEIRO R A. Pile and pile group response to tunneling using a large diameter slurry shield-case study in Shanghai[J]. Computers and Geotechnics, 2014, 59: 21-43.

土层	M	κ	μ
④	0.989 7	0.011	0.20
⑤	0.472 1	0.005	0.20
⑥	1.112 5	0.042	0.47

[1]	曾博, 穆宏伟, 董厚琦, 曾鸣. 考虑5G基站低碳赋能的主动配电网优化运行[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(3): 279-292.
[2]	马洲俊, 王勇, 王杰, 陈少宇. 柔性控制器MMC子模块最优冗余数量双重协同优化方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(3): 325-332.
[3]	杨博, 王俊婷, 俞磊, 曹璞璘, 束洪春, 余涛. 基于孔雀优化算法的配电网储能系统双层多目标优化配置[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(10): 1294-1307.
[4]	何子述, 苏洋, 程婷. 基于共址MIMO雷达组网系统的机会协同目标跟踪方法[J]. 空天防御, 2022, 5(1): 6-11.
[5]	李玲芳, 陈占鹏, 胡炎, 邰能灵, 高孟平, 朱涛. 基于灵活性和经济性的可再生能源电力系统扩展规划[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(7): 791-801.
[6]	孙鸿强, 张占月, 方宇强. 基于NSGA-II算法的编队卫星重构策略[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(3): 320-330.
[7]	何健, 袁双, 李芳, 杨贝尔, 李庆波, 何志敏. 基于GPU+FPGA异构计算资源的目标信息智能处理技术[J]. 空天防御, 2021, 4(3): 10-16.
[8]	郑书坚, 赵文杰, 钟永建, 贺敏, 赵文龙. 面向多目标拦截问题的协同任务分配方法研究[J]. 空天防御, 2021, 4(3): 55-64.
[9]	王运龙, 姜云博, 管官, 邢佳鹏, 于光亮. 基于知识工程的船舶机舱设备三维布局设计[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(10): 1219-1227.
[10]	齐东润, 陈刚. 无人驾驶机器人多目标模糊操纵策略[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(10): 1310-1319.
[11]	丘文桢, 宋兴宇, 张新曙. 基于代理模型的三立柱半潜平台多目标优化[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(1): 11-20.
[12]	邓召学, 杨青桦, 蔡强, 刘天琴. 应用于汽车动力总成启停工况的磁流变悬置设计与试验[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(1): 56-66.
[13]	刘西, 李贤, 陈伟, 从光涛, 李如飞. 基于NSGA-Ⅲ算法的多目标分配方法研究[J]. 空天防御, 2021, 4(1): 109-116.
[14]	童鹏飞, 陈好, 许新鹏, 周革. 多导弹多目标协同探测信息融合技术研究[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 54-62.
[15]	高云凯, 马超, 刘哲, 田林雳. 基于NSGA-III的白车身焊装生产平台的离散拓扑优化[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(12): 1324-1334.

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Determining Methods for Soil Parameters Based on Field Measurements in Tunnel Engineering

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