山岳隧道衬砌裂缝肇因诊断方法研究——以力学因素为例

doi:10.3973/j.issn.1672-741X.2014.S.013

隧道建设（中英文） ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (增刊): 82-87.DOI: 10.3973/j.issn.1672-741X.2014.S.013

山岳隧道衬砌裂缝肇因诊断方法研究——以力学因素为例

李佳翰¹，王泰典^2

(1. 联合大地工程顾问股份有限公司，台北 999079； 2. 台北科技大学资源工程研究所，台北 999079)

收稿日期:2014-06-16 出版日期:2014-08-15 发布日期:2014-08-11
作者简介:李佳翰（1976—），台北人，2013年毕业于台北科技大学工程科技研究所，博士，现从事隧道规划、设计、检测与维护工作。

Method of Diagnosing Causes for Lining Cracks of Mountain Tunnels: with Examples of Mechanical Factors

LEE Chiahan¹, WANG Taitien²

(1. United Geotech, Inc., Taipei 999079; 2. Institute of Mineral Resources Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei 999079)

Received:2014-06-16 Online:2014-08-15 Published:2014-08-11

摘要/Abstract

摘要：

诊断衬砌异状肇因为隧道安全评估与维修补强对策设计至关重要之项目。依据隧道检测案例与技术文献报导，研究隧道衬砌裂缝力学因素，提出可诊断力学因素的5种典型裂缝型态。继而透过典型裂缝型态的特征与空间分布，开发出诊断山岳隧道衬砌裂缝力学肇因之流程与方法，并以一实际铁路隧道检测案例验证所提流程与方法。

关键词: 山岳隧道, 隧道维护, 检测, 衬砌异状, 裂缝, 诊断

Abstract:

Identifying causes for lining anomalies is essential for structural safety evaluation and necessary repair design for a built tunnel. Based on particular inspection cases and scientific literature, potential mechanical causes for lining cracks are examined in detail, and the relationship between causes and five patterns of lining cracks are identified. This study investigates the characteristics of these typical cracks, characterizes their spatial distribution digitally, and develops an approach of diagnosing mechanical causes for lining cracks of mountain tunnels. A railway tunnel is investigated to validate the proposed approach of diagnosing causes for lining cracks, and it is used as an example demonstrating the use of the proposed approach.

Key words: mountain tunnel, tunnel maintenance, inspection, lining anomalies, cracks, diagnosis

中图分类号:

U 45

李佳翰，王泰典. 山岳隧道衬砌裂缝肇因诊断方法研究——以力学因素为例[J]. 隧道建设, 2014, 34(增刊): 82-87.

LEE Chiahan, WANG Taitien. Method of Diagnosing Causes for Lining Cracks of Mountain Tunnels: with Examples of Mechanical Factors[J]. Tunnel Construction, 2014, 34(增刊): 82-87.

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[1]	冯国峰, 王百泉, 闫贺. 基于知识图谱的隧道病害治理知识库问答系统[J]. 隧道建设, 2026, 46(S1): 262-270.
[2]	游少强. 基于知识驱动的盾构液压推进系统故障诊断[J]. 隧道建设, 2026, 46(S1): 540-551.
[3]	奚程磊, 沈逸飞, 高章超, 汲小涛, 刘新根, 刘学增. 基于改进YOLOv11的地铁隧道衬砌裂缝分割模型[J]. 隧道建设, 2026, 46(S1): 552-563.
[4]	王睿, 鄢浩, 汪波, 王柏凯, 李春香, 郭新新. 多尺度深度卷积融合动态采样策略的隧道衬砌渗漏水检测模型[J]. 隧道建设, 2026, 46(S1): 575-586.
[5]	李庆民, 王华伟, 赵振东, 刘四进, 杨成玺, 石硕. 基于自适应稀疏融合网络的TBM电驱系统故障诊断[J]. 隧道建设, 2026, 46(9): 1825-1836.
[6]	蒋兴起, 王将, 卓政威, 金大龙, 李兴高, 李思煌, 孙嫚. 土压平衡盾构渣土状态自动化检测[J]. 隧道建设, 2026, 46(9): 2037-2045.
[7]	夏才初, 刘少华, 李兴, 彭奕亮, 徐英俊, 徐晨. 基于非弹性断裂相场法的储气硐室围岩裂缝扩展规律研究[J]. 隧道建设, 2026, 46(7): 1402-1412.
[8]	王双旺, 阳斌, 钟庆丰, 陈良武. 基于CAM-1DCNN模型的低速重载超大型滚动轴承故障智能诊断[J]. 隧道建设, 2026, 46(5): 985-993.
[9]	徐帮树, 朱万鑫, 孙伟亮, 梁龙, 张文锡, 蒋鹏. 基于深度学习的隧道爆破半孔智能识别方法[J]. 隧道建设, 2026, 46(4): 694-703.
[10]	雷明锋, 李倡万, 杨鹏亮, 贾朝军, 李垂忝. 基于XFEM和响应面法的某地铁车站基坑近接既有已损建筑物施工扰动影响分区[J]. 隧道建设, 2026, 46(1): 69-79.
[11]	周中, 李世帅, 卢王豪. 融合DCGAN与DT-YOLO模型的公路隧道衬砌裂缝病害数据增强与智能识别方法[J]. 隧道建设, 2025, 45(S2): 380-389.
[12]	柳献, 胡秋斌, 毛仁利, 庄欠伟. 基于机器视觉的管片自动拼装粗定位方法[J]. 隧道建设, 2025, 45(9): 1627-1639.
[13]	刘学增, 房茂柳, 吴德兴, 李银萍, 刘新根, 李罡. Status and Development of Rapid Detection Technology for Tunnel Structural Defects（隧道结构病害快速检测技术的现状与发展）[J]. 隧道建设, 2025, 45(4): 657-676.
[14]	阳军生, 罗钰博, 傅金阳, 陈建伟, 万正, 祝志恒. 基于图像三维重建的变截面隧道超欠挖检测方法及应用[J]. 隧道建设, 2025, 45(4): 687-694.
[15]	张宏达, 蒙先君, 韩伟锋, 张阐娟, 姜永成, 邹强. 基于稳态识别的磁致伸缩传感器测试平台故障诊断策略研究[J]. 隧道建设, 2025, 45(4): 730-739.

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