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浅埋复杂地层超大型泥水盾构隧道开挖面稳定性及地表变位控制研究

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目录

文摘

英文文摘

第1章 绪 论

1.1 课题背景

1.2 国内外发展现状

1.2.1 开挖面稳定性

1.2.2 地表变形与位移

1.3 主要研究内容

第2章 基于流固耦合原理的泥水盾构隧道开挖面稳定性研究

2.1 引言

2.2 泥水盾构施工工作原理

2.1.1 泥水盾构工作原理

2.1.2 泥水盾构的开挖面定义

2.3 泥水介质平衡开挖面微观机理

2.4 泥水盾构开挖面失稳形式

2.5 流固耦合基本原理

2.5.1 渗流微分方程及其定解条件

2.5.2 流固耦合问题的求解方法

2.6 FLAC流固耦合计算原理及其仿真应用

2.6.1 FLAC3D在渗流计算中的表达

2.6.2 基于FLAC3D流固耦合的仿真及应用

2.7 上海长江隧道民房穿越工程算例分析

2.7.1 工程概况

2.7.2 计算模型建立

2.7.3 材料参数

2.7.4 计算结果分析

2.7.5 实际施工措施

2.8 本章小结

第3章 基于改进开挖断面收敛模式的隧道施工地表变形的随机介质预测方法

3.1 引言

3.2 随机介质基本原理

3.2.1 单孔隧道开挖地表移动及变形

3.2.2 双孔平行隧道开挖地表移动及变形

3.2.3 地表移动和变形计算

3.2.4 地表移动计算参数的反分析方法

3.3 基于非均匀收敛模式的随机介质预测模型

3.3.1 开挖断面收敛模式修正

3.3.2 基于SAGA的模型参数反演

3.4 相关程序编制

3.5 上海长江隧道民房穿越工程算例分析

3.6 地表变形影响因素分析

3.6.1 开挖深度的影响

3.6.2 开挖断面大小的影响

3.6.3 地层条件的影响

3.6.4 施工条件的影响

3.6.5 隧道中心距的影响

3.7 本章小结

第4章 考虑多因素影响的隧道施工地表变形的BP神经网络预测模型

4.1 引言

4.2 BP神经网络的学习算法

4.2.1 BP网络神经算法的原理

4.2.2 BP神经网络的学习过程

4.3 基于人工神经网络的地面变形预侧建模

4.3.1 输入、输出层的设计

4.3.2 隐含层数的确定

4.3.3 隐含层结点数的确定

4.3.4 训练样本数的确定

4.3.5 输入数据的处理

4.4 考虑多因素影响的地表变形的BP神经网络预测

4.4.1 地表变形机理分析

4.4.2 地表变形影响因素

4.4.3 上海长江隧道地表变形的神经网络预测

4.5 本章小结

第5章 隧道施工地表变形影响因素的灰关联度分析

5.1 引言

5.2 灰关联分析的基本原理与方法

5.2.1 灰色系统理论

5.2.2 灰关联分析的基本步骤

5.3 上海长江隧道地表变形影响因素的灰关联分析

5.4 本章小结

第6章 结 语

6.1 结 论

6.2 进一步工作的方向

参考文献

致 谢

个人简历

博士后期间发表的学术论文、获得的软件著作权

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摘要

随着我国国民经济实力的增强,城市化进程的不断加剧以及鉴于泥水盾构工法在保持开挖面稳定性及控制地表变形方面的优势,近年来,我国泥水盾构隧道建设规模日益扩大。
   本报告结合上海长江隧道长兴岛民房穿越工程,针对浅埋复杂地层条件下,超大型泥水盾构隧道的开挖面稳定性及地表变形等环境岩土问题开展了研究。课题的主要研究内容与成果如下:
   (1)建立了泥水盾构隧道开挖面稳定性的流固耦合数值模拟方法,可用于实现就泥水渗透相关影响因素进行定量分析。
   (2)对既有隧道开挖断面收敛模式进行了修正,提出了底部位移不为零的开挖断面非均匀收敛模式,并将其引入随机介质理论,可更为精确预测隧道施工引起的地表位移与变形。
   (3)建立了可考虑地质条件、隧道及盾构几何参数、施工参数等多种因素影响的,能用于对隧道施工中的地表变形进行预测的BP神经网络模型,并将其成功地用于对上海长江隧道的地表变形实测数据进行了分析、检验和预报。
   (4)采用灰关联分析方法,研究泥水盾构隧道施工中主要因素对地表变形影响的关联度,明确了其间的主次关系,为开展施工参数优化匹配研究奠定了基础。

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