[01179850]考虑损失位移及支护设计耦合优化的大型洞室群动态反馈分析

大型洞室群规模巨大、多个洞室贯通影响,使得洞室群施工远比单一洞室复杂得多。近年提出的动态反馈分析方法能够有效指导大型洞室群施工,然而对于监测位移的损失及支护时机-支护参数耦合作用未做考虑。本项目针对大型洞室群施工期动态反馈问题,采用数值模拟、现场监测与软件开发相结合的思路,将智能科学与工程科学交叉融合,对大型地下洞室群施工期反馈进行系统研究。主要研究内容及成果为：（1）在动态反馈分析过程中,为了准确获得岩体力学参数,基于围岩位移量测信息的参数优化反分析理论和技术成为当前借助的主要手段,反分析方法的效率、精度直接影响动态反馈分析的耗时性、准确性。基于群智能与机器学习协同优化思想,通过动态更新学习样本的策略,实现寻优过程中机器学习模型预测能力不断提升的目的,提出基于粒子群-高斯过程的全局智能优化方法。（2）洞室开挖后监测仪器到位前已经发生的位移称为损失位移,以监测位移作为优化反分析的依据是损失位移求取的有效途径。在数值模拟的基础上,将损失位移的求取问题转化为一种优化反分析问题,借助群智能与机器学习协同优化方法,将损失位移纳入反演对象,建立高效率、高精度的全位移反分析模型。（3）针对当前隧道支护结构多为钢框架及钢筋混凝土结构,开展钢框架、钢筋混凝土结构在动力扰动情况下的性能分析,提出在不同动荷载作用下合理的结构型式,为支护结构的有效优化提供参考依据。（4）大型地下洞室群施工期反馈分析的研究对象是复杂的多空间、多维度耦合的动态系统,这种系统存在着数值模型优化、施工方案优化等多种优化问题,这些问题多是全局优化问题。针对现行动态反馈分析方法的不足,提出一种基于优化前、后信息,高边墙预警标准和开挖、前后支护方案联合优化的施工期动态智能反馈分析新方法。（5）利用工程现场监测数据,完善提出的反馈分析新方法,集成各个模块,建立信息化软件平台,为大型地下洞室群的合理设计与安全施工提供科学依据。