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隧道建设(中英文) ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (S2): 102-113.DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2022.S2.013
王立新1, 2, 王强3, 钟宇健1, 徐硕硕3, 邱军领3, *, 赖金星3, 汪珂1, 2
(1. 中铁第一勘察设计院集团有限公司, 陕西 西安 710043; 2. 西安理工大学土木建筑工程学院, 陕西 西安 710048; 3. 长安大学公路学院, 陕西 西安 710064)
Inversion Analysis of Influence of Proximity Construction on Metro Structure Based on Back Propagation Neural Network
WANG Lixin1, 2,
WANG Qiang3, ZHONG Yujian1,
XU Shuoshuo3, QIU
Junling3, *, LAI Jinxing3,
WANG Ke1, 2
(1. China Railway First Survey and Design Institute Group Co., Ltd., Xi′an 710043, Shaanxi, China; 2. School of Civil Engineering and Architecture, Xi′an University of Technology, Xi′an 710048, Shaanxi, China; 3. School of Highway, Chang′an University, Xi′an 710064, Shaanxi, China)
摘要: 为研究地下工程数值模拟中土体力学参数取值问题,同时探讨顶管近接施工对地铁结构的影响,依托西安市某顶管施工上跨地铁隧道工程,结合局部施工段的监测数据,利用设计和构建好的BP神经网络反演计算土体物理力学参数,并输入到由MIDAS-GTS NX有限元软件构建的模型中,进行正演数值计算,得到顶管施工近接地铁隧道的全工况最终变形预测值。工程结束后得到隧道结构监控量测的变形实测值,并提取数值模拟中对应断面拱顶沉降和拱腰收敛的预测值,通过误差比对验证有限元分析的准确性和参数反演方式的合理性。结果表明: 1)利用上述方法对土体参数进行反演,所得的预测值和实际值误差较小,隧道最大拱顶沉降和周边收敛值分别为2.6 mm和0.5 mm,误差值分别为0.24 mm和0.07 mm,顶管施工近接地铁隧道时对隧道结构的变形影响较小。2)基于BP神经网络对土层物理力学参数的反演较为合理,对于变形的预测较为准确。