基于大样本数值模拟与机器学习算法的机械化钻爆法隧道智能设计

机械化钻爆法开挖隧道具有进尺长、台阶短、临空面大的特征,基于既有工程经验的隧道设计方法,难以适应机械化施工的需求.依托渝昆高铁隧道群,通过MATLAB随机生成符合现场实际的计算工况,调用有限差分软件FLAC3D开展大样本自动化数值模拟,并将结果保存至数据库中.引入机器学习算法,将初始地应力场、岩体物理力学参数、开挖支护参数作为输入层,将围岩变形及支护体系力学响应作为输出层,对径向基(RBF)神经网络进行训练,建立了输入层与输出层参数之间的非线性映射关系.利用遗传-模拟退火算法(GA-SA),开展隧道断面开挖和支护参数优选.结果表明,RBF神经网络的预测精度较高,其中二次衬砌拱顶轴力的拟合度R^(2)为0.836.在迭代优化过程中调用训练完毕的神经网络,能够直接获取输入参数对应隧道断面的力学响应结果,显著节约了计算时间成本,使优化结果迅速收敛至最优适应度.

中国高速铁路通用建造技术研究及应用

我国高速铁路设计速度高,控制标准严,覆盖区域广,建设速度快,工程建设过程中解决了许多科学问题和技术难题,取得了重要突破和创新成果,其中通用建造技术创新成果及应用对中国高速铁路快速发展发挥了重要作用。介绍了标准跨度桥梁的刚度与变形控制技术,分析了采用预制架设施工技术与旋挖钻成桩技术带来的桥梁建造速度优势;揭示了软弱土层刚性桩加固机理及对缩短路基变形稳定时间的影响;分析了基于全过程围岩变形控制理论及支护-围岩协同作用的钻爆机械化施工技术特点,以及对变形控制效果及效率的作用;阐述了不同类型无砟轨道的结构原理,提出采用非缓凝聚羧酸减水剂配制高早强混凝土的技术路线,提高了无砟轨道混凝土预制件生产效率。