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题名季冻区铁路隧道衬砌健康诊断及预警
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作者
王洪德
王亚楠
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机构
大连交通大学交通运输工程学院
大连交通大学隧道与地下结构工程研究中心
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出处
《大连交通大学学报》
CAS
2024年第2期76-81,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(U1261121/E0422)
辽宁省教育厅科学研究经费项目(LJKZ0474)。
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文摘
为确保服役期间铁路隧道的安全可靠,提出了一种针对季冻区铁路隧道衬砌的健康诊断及预警技术方案。首先,结合隧道实际构建出包含7个一级指标和13个二级指标的隧道衬砌健康诊断指标体系;其次,基于改进群组G2法确定了各指标的冻季权重与非冻季权重;最后,通过对比SARIMA预测模型、BP神经网络模型与SA-BP组合预测模型的预测精度与稳定性,选用SA-BP组合预测模型来实现对隧道衬砌健康的综合诊断及预警。研究结果表明,2022年1月与2月的预警值分别为0.473 4、0.472 0,预警等级为2级,但有向三级劣化的趋势,建议加强维护,暂不报警。
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关键词
季冻区
铁路隧道
健康诊断
改进群组G2法
神经网络
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Keywords
seasonal frozen area
railway tunnel
health diagnosis
improved group G2 method
neural network
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分类号
U457.2
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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