粉煤灰堆积体大断面连拱隧道失稳破坏模式及施工力学研究

国内目前并无在粉煤灰堆积体中采用暗挖法修建大断面连拱隧道的先例,给隧道的设计和施工带来了巨大挑战。依托盐坪坝隧道工程,开展了室内相似模型试验,探讨了该地层下大断面连拱隧道塌落拱演化规律及开挖施工力学行为。研究结果表明:连拱隧道在粉煤灰堆积体中开挖极易发生失稳,将失稳过程划分为4个演化阶段,破坏模式具有突发性、剧烈性、对称性、同步性特征;塌落拱高度约为隧道开挖跨度的40%。采用单侧壁导坑法开挖时粉煤灰堆积体承载力严重不足,根据相似换算关系左、右洞拱顶沉降分别为16.86,14.91cm,需对地层实施注浆加固;地层沉降呈对称“双峰状”,先行洞相较于后行洞受开挖影响较大,中隔墙的承载作用能够有效降低地层位移,单洞压力拱向双洞压力拱转换过程中,中隔墙受到偏压作用容易向先行洞侧偏转,建议在先行洞开挖时中隔墙添加支撑物。

外部随机激励干扰下掘进机振动信号多传感采集方法

掘进机运行过程中,在外部随机激励源的作用下,造成多传感器模式下的传感敏感性波动,结合振动信号不稳定,会导致采集的振动信号大幅度失真。为保证掘进机的稳定运行,提出多传感器模式下的随机激励振动信号采集方法。将掘进机看作多自由度系统,建立设备动力学模型;结合掘进机动力学特征,利用虚拟激励法构建符合外部源的随机激励函数;在建立的随机激励下,选择传感器类型和参数并安装多个传感器,设定采样频率;根据正弦稳态校准方法需求,设计校准传感器采集系统,提高传感器敏感性;在随机激励函数约束下预测传感器输出延时,计算每次测量的同步误差和误差补偿值,通过补偿确保多传感器实现振动信号的同步动态采集。实验结果表明:在多传感模式下,这种方法降低了外部的随机迟滞干扰,在随机激励作用下采集到的掘进机多传感振动信号波形与实际波形相符。

盾构法隧道开挖面稳定性下的多目标优化研究

盾构法隧道开挖过程中开挖面稳定性保持非常重要,开挖面稳定性下提升工程进度、保障工程质量等目标具有重要的工程意义。目前,针对开挖面稳定性下的多目标优化控制的研究不足。选择掘进效率作为工程进度的指标,选择掘进过程引起的最大地表沉降作为工程质量指标。采用分层序列法和NSGA-II多目标优化算法,将盾构开挖面稳定作为第一层优化目标,工程进度与工程质量作为第二层优化目标,研究盾构开挖面稳定下多目标优化。在一段连续穿越堤坝、空地、敏感建筑三个场景的施工隧道中应用本研究方法,结果表明,优化后的盾构推力维持在上下限区间内,提高了施工效率和减少了地表沉降。本文方法能够根据实际工况自适应的调整和优化控制策略,提高了在实际工程中的适应性和灵活性。为类似盾构隧道工程提供了参考和指导。

一种基于多模型融合的隐蔽隧道和加密恶意流量检测方法

高级持续威胁APT攻击为了躲避检测,攻击者往往采用加密恶意流量和隐蔽隧道等策略隐匿恶意行为,从而增加检测的难度。目前大多数检测DNS隐蔽隧道的方法基于统计、频率、数据包等特征,这种方法不能很好地进行实时检测,从而导致数据泄露,因此,需要根据单个DNS请求进行检测而不是对流量进行统计后再检测,才能够实现实时且可靠的检测,当系统判定单个DNS请求为隧道流量,便可做出响应,进而避免数据泄露。而现有的加密恶意检测方法存在无法完整提取流量特征信息、提取特征手段单一、特征利用少等问题。因此,文章提出了基于多模型融合的隐蔽隧道加密恶意流量检测方法。对于DNS隐蔽隧道,文章提出了MLP、1D-CNN、RNN模型融合的检测方法并根据提出的数学模型计算融合结果,该方法能够对隐蔽隧道实时监测,进一步提高检测的整体准确率。对于加密恶意流量,文章提出了1D-CNN、LSTM模型的并行融合的检测方法,并行融合模型能够更加全面地提取特征信息,反应流量数据的全貌,进而提高模型的检测精度。

多源数据融合的深埋隧道岩爆预测方法

为提高隧道设计阶段未开挖区域的岩爆预测准确性,提出了一种多源数据融合的隧道岩爆预测方法.综合隧道勘察和施工阶段的不同地质信息,采用基于证据关联系数的加权融合技术,构建了隧道精细化三维动态地质模型.建立了基于强度理论的岩爆可能性判定方法和基于能量理论的岩爆烈度预测方法,通过Hoek-Brown强度准则判断围岩是否发生岩爆,利用储能极限阈值和能量释放指数划分岩爆烈度,并将其应用于四川某隧道工程中.结果表明,所提方法可以实现隧道掌子面前方30 m范围内的岩爆精准预测,预测结果与隧道开挖实际岩爆的吻合率为95.8%.因此,该预测方法能够在隧道施工前预判岩爆烈度,为隧道岩爆防治提供指导.

软弱土层的连拱隧道超前支护有限元分析及施工控制

以江苏某地铁站暗挖换乘通道下穿城市引桥工程为背景,研究连拱隧道穿越软弱土层超前支护施工控制问题,提出连拱隧道超前支护施工控制方法。采用MIDAS-GTS NX建立原始土层和全断面深孔注浆加固+超前小导管支护两种工况下连拱换乘通道的三维实体模型,分析通道开挖施工产生的地表沉降、拱顶沉降及对引桥的影响;根据有限元分析模型,确定连拱隧道超前支护注浆液的类型为AC液体、C液V(水玻璃)∶V(水)=0.6∶0.4,初始压力为0.30~0.75 MPa,终止压力为0.5~1.0 MPa,单位长度的注浆量为0.283 m^(3)。研究结果表明,注浆试验段开挖施工完成后,地表沉降最大值为5.57 mm,小于设计要求的沉降控制值10 mm,超前支护效果良好,能够有效提高连拱隧道加固效果。

多源数据驱动的隧道场景驾驶员识别方法

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。

基于CutMix数据增强与多约束损失函数的YOLOv7盾构隧道渗漏水检测

盾构隧道强度投影图像中渗漏水尺寸不一致且像素占比偏小,现有目标检测模型的关键特征学习能力较弱,存在渗漏水病害目标检测精度偏低的问题。本文提出了基于CutMix数据增强与多约束损失函数的改进YOLOv7盾构隧道渗漏水检测方法。首先采用镶嵌CutMix方法对隧道图像进行数据增强,将多张不同的训练样本进行随机裁剪,拼接融合成具有综合特征的新样本;然后以YOLOv7网络为骨架结构,引入高效通道注意力模块,提高渗漏水关键特征的自主学习与表达能力;最后引入多约束几何条件的损失函数,提高预测框几何形状的精度,从而提升模型预测精度。在光线良好、光线不佳和存在遮挡等复杂环境情况下,选取Fast R-CNN、SSD、YOLOv5、YOLOv7这4种算法进行对比,试验表明,本文算法渗漏水检测精度达85.90%,平均精度比同类算法分别提高5.55%、8.89%、3.93%、2.75%,具有较高的稳健性和泛化能力。

穿越多断层破碎带隧道自适应结构走滑错动特性研究

在活动断裂构造带地区,断层运动往往是沿断层带发生,自活动盘到破碎带错动位移表现出逐级传递的特征,因此穿越活动断裂带的隧道结构应力、变形特征也受到断层错动形式的影响。依托西部高烈度区某穿越大型活动断裂带的公路隧道工程,通过数值模拟分析穿越多断层隧道结构在断层多级走滑错动下的位移、应力响应规律,得出隧道结构纵向基于多断层蠕滑错动的影响分区;建立基于柔性初支、刚性二衬和节段铰接的穿越蠕滑断层隧道自适应结构,探究在错动区和缓冲区内设置隧道自适应结构的抗错性能。研究表明:隧道围岩性质的差异是影响穿越断层破碎带隧道结构变形和应力的最重要因素,隧道自适应结构在蠕滑错动过程中,柔性初支能够吸收部分围岩传递至隧道结构的变形,柔性接头的剪切变形和衬砌节段的刚性转动能够承担较大的位错,随着隧道衬砌节段长度的减小、接头数量的增加,各个接头的剪切变形角和衬砌节段偏转角都将减小,大幅提升结构的抗错安全性。

煤矿智能快速掘进关键技术研究现状及展望

针对煤矿巷道掘进智能化建设情况,探讨了现阶段分别以连采机、掘锚一体机、全断面掘进系统、掘锚机为核心的四大类智能快速掘进成套装备发展现状,分析了四大类智能快掘装备与地质条件适用性,提出了实现煤矿智能化掘进需要解决的关键技术的问题,探讨了以信息传输与智能分析技术、智能感知技术、精确定位导航技术,自主定型定向截割技术、掘进机远程自主截割控制技术以及多级多工序智能协同控制技术为基础的智能化掘进实现途径;基于复杂地质条件下煤矿巷道掘进亟待解决的关键问题,提出了以掘进作业功能需求、掘进工艺要求为依据的系统化分析、模块化设计、功能优化组合的设计方法;研究了以虚控实、虚实结合的多级数字孪生构架,基于掘进巷道设备、环境、地质构造多维信息再现实现掘进机远程控制;提出了单机智能化、系统协同化、井下智控与地面远程监控相协同的控制方法。开发了新型的无重复碾压柔性超前支护技术、截割部多级伸缩截割技术、智能锚固机组多钻机并行作业等技术,研制了具有掘、支、锚、运、探多工序并行作业的新型快速掘进作业联合机组,提出了掘进机器人、超前支护机器人、锚固机器人、辅助运输机器人组柔性并行作业技术;提出了基于数据驱动的多机多工序协同控制行为规划决策方法。提出构建完整的煤矿井下跨系统全时空信息数字感知体系,构建集井下现场生产状态、掘进巷道空间信息、掘进装备状态、风险信息等多参量、多尺度、全时空特性的数据感知智能化监控平台,实现虚拟系统与实际掘进系统实时通信,通过数据驱动规划分析实现智能化、少人化掘进。

基于强度折减法的河漫滩软土浅埋偏压连拱隧道洞口边坡稳定性研究

以南京市乌龙山大跨浅埋偏压连拱隧道为背景,基于有限元强度折减法分析了隧道施工过程中洞口边坡的安全系数和塑性区分布特征,探明了不同坡角和隧道埋深下边坡稳定性情况与破坏模式发展规律,并提出相应施工建议。结果表明:边坡角度越大、隧道埋深越小时,隧道开挖过程中上覆边坡的安全系数越低。及时施作隧道衬砌能大幅度提高坡体稳定性,但当隧洞顶部埋深超过洞高的1.5倍后,衬砌加固效果相对有限;当边坡角度为60°时,坡体潜在滑动面将沿隧道浅埋侧拱顶附近产生,当隧道洞顶埋深达1.5倍洞高时,边坡破坏面不再经过隧道,而是分布于拱顶上方;针对隧道洞口段安全性较差问题,建议根据不同隧道埋深和边坡角度采用不同范围的坡表注浆加固方案。当隧道埋深>1.5倍洞高时,无须坡表注浆;当隧道埋深<1.5倍洞高且边坡角度<60°时,应在隧道浅埋侧施工前对坡脚至中隔墙区域进行注浆,且加固深度不应小于隧道拱腰埋深;当边坡角度达60°时,深埋和浅埋侧隧道施工前均需进行坡表注浆。

基于多层感知机技术的地铁盾构施工参数预测

在地铁工程建设中,盾构法施工技术已经得到了广泛的应用,盾构掘进参数的合理预测对提高施工安全性及降低操作难度具有较大实际意义.以中国杭州机场快线地铁隧道某标段为工程背景,以隧道直径范围内土层摩擦角、黏聚力、压缩模量、重度以及隧道顶部埋深、盾构机预设刀盘转速、推进速度作为输入,以盾构施工时的注浆量、注浆压力、出土量、总推力和刀盘扭矩为输出,建立基于多层感知机的盾构掘进参数预测模型.通过对比不同超参数组合情况下的模型在数据集上的预测表现,挑选出适合于该工程盾构施工参数的预测模型.使用实测数据对模型预测效果进行验证,预测值与实测数据总体变化规律一致,平均误差在20%以内.建立的多层感知机模型预测结果较为合理,具有较好的预测精度,可用于复合地层条件下同类型盾构掘进参数的预测.

小净距隧道掘进爆破及其振动响应规律研究

为了研究爆破荷载作用下小净距隧道中夹岩区的动力稳定性问题,依托小龙门隧道爆破工程,开展了现场爆破振动监测试验。通过改进的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)算法对爆破振动信号进行消噪处理,基于此分析了掏槽孔与周边孔爆破在后行洞左拱腰(非中夹岩区)、右拱腰(中夹岩区)中产生的振动特征差异。结果表明:采用改进的自适应VMD-MPE算法可以有效消除振动信号中的噪声,并降低了主观决策的影响;此外,相对于非中夹岩区,中夹岩对爆破振动具有明显的放大效应,其质点峰值振速明显大于非中夹岩区,但中夹岩区的振动衰减速度更快;同时,通过对比非中夹岩区与中夹岩区各测点振动频率特征可以发现,中夹岩区小于40 Hz的低频振动能量占比较大,更易引起支护结构的共振,发生损伤与破坏的风险更高,应重点关注;受“转角削弱”作用以及地震波传播路径的影响,在比例距离SD小于等于11.57 m·kg^(1/3)范围内,周边孔爆破在掌子面后方围岩中产生的振速大于掏槽孔。

三芯电缆非侵入式多导体电流测量研究

针对当前的三芯电缆电流测量直接使用传感信号进行多导体位置和电流的测量,传感器数量未确定,使用数量多不仅使多导体电流测量系统没有确定的传感器使用策略,而且导致测量误差大的问题,本文分析给出了非侵入测量三芯电缆电流所需的最少且最优的磁传感器数量,提出了非侵入式多导体电流测量原理。根据三芯电缆电流传导环电缆磁场分布关系,使用6个磁传感器环绕电缆分布,由每个传感信号获取2个特征值的最优估计,建立12个独立方程,实现电缆中导体位置的检测和导体电流的测量。搭建了三芯电缆电流测量平台,进行了测试验证。测试结果表明,该方法测量15~100 A的三相电流的振幅最大误差小于1.00%,相角误差小于2°,导体位置误差小于0.2 mm。提出的测量原理极大减小了多芯电缆电流的在线测量误差,且测量系统拥有更简单的结构和精准的位置及电流波形测量结果。

南昌地铁地下多管线近邻地铁人行通道的施工影响分区

针对地下地铁人行通道暗挖施工对近邻多管线扰动影响问题,依托南昌地铁3号线邓埠站1号出入口人行通道暗挖工程,采用数值计算与理论分析相结合的方法,系统研究了通道暗挖施工扰动作用下近邻多管线的力学特性,总结关键因素对管线力学行为的影响规律,提出了通道暗挖下近邻密集管线影响分区计算方法与控制措施。结果表明:结合Peck曲线分布规律确定出以控制值的60%与20%作为强影响分区、弱影响分区、无影响分区的阈值;采用多元非线性函数进行拟合得出的线竖向位移与多因素的关系函数,对影响分区划分效果较好;建立的地铁隧道暗挖对近邻密集管线强弱影响分区方法,可通过有效的措施将密集管线强影响区转变为弱影响区和无影响区,进而保障施工安全。

透射光谱线性空间核学习建模求解多组分浓度

本文对求解多组分体系浓度的分光光度计同时测定法提供了一种建模方法.通过对多组分体系的透射光谱建立光谱线性空间,证明了多组分体系的分子势函数矩阵VM可以转化为对角矩阵,对角矩阵的对角元是单组分势函数的块矩阵Ji.多组分体系透射光谱空间是单组分分子透射光谱函数为基函数、分子数量占比为坐标的线性组合.利用多核学习法确定各单组分体系透射波的占比权重系数,提出了用单组分浓度光量子隧穿软测量模型测定多组分浓度的测量方法.实例验证表明此方法稳定可靠,且能降低计算的复杂性.

多舱顶管端头工作井MJS加固技术及其应用效果分析

顶管工程中对端头工作井局部土体的有效加固是成功实现顶管穿越的重要保障。因此,以紧邻南昌市丹霞路道路的地下综合管廊顶管端头工作井采用MJS工法加固工程为依托,通过现场工况分析、钻孔取芯检测以及数值模拟计算,分析了采用MJS工法对多舱顶管大断面端头工作井的加固作用效果。分析结果表明:大断面多舱顶管端头工作井采用MJS工法桩区分强弱加固区和局部楔形体加固方案完全满足工程安全质量要求,顶管结构下卧既有运营地铁隧道结构工况对周围土体施工扰动控制要求很高,采用该加固方案对控制周边地层位移有显著效果,而且对类似工程的设计施工具有指导性意义。

基于多特征分析的地铁隧道裂缝检测

在地铁隧道裂缝检测过程中,由于隧道环境复杂及光照条件有限,隧道裂缝检测比较困难。为此,提出了一种基于多特征分析的隧道裂缝检测方法。首先,利用Retinex匀光与分段线性拉伸相结合的预处理算法对图像进行增强处理,通过分块处理的Otsu阈值分割算法实现图像的初步分割。其次,对图像连通域面积和矩形度进行分析,利用概率Hough变换提取图像中的线型结构特征,利用连通域图像骨架特征提取算法滤除伪裂缝干扰,最终实现真实裂缝检测。实验结果表明,本方法对传统裂缝图像检测率可达92%,对隧道裂缝图像检测率可达86%。实验结果证明了该方法的有效性。

基于多传感器融合的公路隧道新能源汽车火灾快速预警救援系统

针对现有火灾预警系统存在的检测器单一、各系统融合度不同的问题,基于新能源汽车热失控过程中可检测到的多种信号,利用多传感器检测数据融合,提出了一套基于多传感器融合的公路隧道新能源汽车火灾快速预警系统。分析表明,该系统可解决单一检测器检测不及时、不准确的问题,实现了不同传感器之间的优势互补。并且,还可根据预警级别采取不同隧道消防控制策略,避免了因灾情处理不及时产生的二次灾害问题。

基于多重约束的铁路隧道净空检测研究

为解决铁路隧道洞内无法准确获取扫描仪定位参数和高精度三维点云数据成果难题,基于激光扫描仪、惯性测量单元、里程计等传感器,提出多源数据融合处理算法,获得三维点云相对数据成果;利用隧道自身的环缝、螺栓孔洞结构形状特征,生成点云灰度及深度影像,实现管片环缝提取,结合环片固定宽度完成里程校准;根据误差传播规律引入靶标控制点联合解算,修正定位定姿误差和坐标转换,获取工程坐标系统下的三维点云数据;基于最小二乘二维ICP匹配算法进行点云模板匹配,提取轨道中心线。经实验测试,对里程及靶标控制等多重约束后,获得的三维绝对点云平均误差为3.2 cm;提取隧道断面,输入隧道设计断面线并等分处理,与轨道基准坐标系进行匹配,逐点计算断面激光点到设计轮廓线的垂直距离,完成了隧道净空检测。实验数据分析表明,基于惯性测量单元/里程计组合导航误差纠正模型,在里程及靶标控制等多重约束后,能够获得高精度的铁路隧道三维点云数据成果,实现铁路隧道的净空检测。