一种巷道围岩应力建模与预测方法与流程

本发明涉及岩土检测
技术领域：
，具体涉及一种巷道围岩应力建模与预测方法。
背景技术：
：巷道开挖，围岩能量释放，同时在围岩中产生偏应力。围岩应力是原岩应力与偏应力的叠加，偏应力能控制岩体破坏。对于施工人员来说，巷道围岩安全分级是施工前的重要指导方针。正确的分类可以降低施工成本，提高施工效率，避免潜在危险。目前，以定量指标为主的巷道围岩安全等级划分已成为发展方向。巷道围岩的应变与应力是两个重要的定量指标，实际工程中，巷道围岩应变的测量较为容易，但是巷道围岩的应力的测量却比较困难，而且成本高昂。现有的能够有效测量应力的传感器往往体积较大，操作不便，且价格高昂，难以实现大规模长时间的测量，测量主要采用人工间断观测和采集，监测结果滞后。已有数值分析建模方法，利用数值计算法，如有限差分法，有限元法，边界元法，离散元法等，如著名的仿真计算软件flac3d是基于有限差分法编制的，根据岩土的弹性模量，剪切模量，密度，抗拉强度等一系列静态参数，能够模拟巷道围岩的应力与应变，获得的为理想情况下数据，但在实际操作中，这些方法需要测量的参数较多，且很难预测获得现实情况中准确的应力与应变值。目前，尚未有能够准确在仅知道围岩应变的情况下预测巷道应力的方法，也未有能够预测被测试部分中巷道应力值以及趋势走向的方法。技术实现要素：(一)要解决的技术问题为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种巷道围岩应力建模与预测方法，该方法是先利用改进输入层权值的elm算法建立巷道围岩应变与应力的定量分析数学模型，利用所建立的数学模型定量预测出应力值的变化。该方法分析周期短，易操作，可操作性强且通过计算机提高了精度、准确性高。(二)技术方案为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：一种巷道围岩应力建模与预测方法，该方法包括如下步骤：s1，测量获取巷道围岩n个点的应力值与应变值，记录m天中每一天的巷道围岩的每个点的应变值与应力值的数据；其中，所述巷道为马蹄铁型；s2，对所述步骤一获得的数据进行归一化处理，将所述应变值和应力值处理为-1到1之间的数值；s3，利用所述s2归一化后的数值建立经过改良的elm算法定量分析数学模型，基于该数学模型对需要预测的应变数据进行测试，获得被预测部分中的应力值以及趋势走向。如上所述的方法，优选地，所述s2包括以下步骤：s101、将巷道围岩的所述n个点分别在垂直和水平方向的应变值数据制成m×2n的矩阵a；以及其中一个点的应力值数据制成m×1的矩阵b；s201、对所述步骤s101中得到的所述矩阵a、b进行归一化处理；分别在所述矩阵a、b中取最大的数据记为cmax和最小的数据记为cmin，并对两者做差得到cr，ct满足公式一；s202、分别用所述矩阵a、b中的数值替换c值，代入所述公式一分别获得矩阵at、bt。如上所述的方法，优选地，所述s3包括以下步骤：s301、将所述归一化后的其中一部分的数据为训练样本，另一部分作为测试样本；将所述训练样本的矩阵代入传统elm应力模型进行建模，将所述测试样本带入建模完毕的应力模型，获得预测输出的测试应力，与实际测量的数据进行比较，获得所述预测输出的测试应力与所述实际中测量的应力的方差e；s302、利用所述方差e，建立改良的elm算法定量分析数学模型，根据围岩应变预测得出围岩的应力。如上所述的方法，优选地，所述的传统elm应力模型进行建模，包括如下步骤：s30101、elm模型中激活函数g(x)取sigmoid；s30102、产生l×n的随机输入层矩阵w：其中，所述l表示隐含层有l个神经元，所述n代表有输入层有n组输入变量；令输出层权值和隐藏层偏置量为：其中所述m为m组输出变量；输入层x为所述矩阵at中的训练样本,输出层y为所述矩阵bt中的训练样本:输入层x中n表示为输入层x有n组向量，每个向量有q个元素；输出层y中，m表示为输出层y有m组向量，每个向量有p个元素，输出t为：隐藏层输出h为：h＝g(w·x+b)公式七其中，g为sigmoid函数，w为输入层权值，x为输入层，b为隐藏层偏置量，根据所述(6)和(7)，即可得：β＝h+t其中，所述β为输出层权值；所述h+表示隐含层输出矩阵h的moore-penrose广义逆。如上所述的方法，优选地，所述建立改良的elm算法定量分析数学模型，具体步骤包括：s30201、首先定义搜索步长t，取一个输入层权值wij值；s30202、令wij'＝wij+t，按照所述传统elm方法重新更新输出层权值β'，重新计算获得方差e'，如果所述e'<e，保留新的权值wij'和β'，而且所述e＝e'，继续执行wij'＝wij+t；s30203、若所述e'>e，选择另一个权值，执行s30201；s30204、如果执行第一次wij'＝wij+t时，所述e'>e，则反向查找wij'＝wij-t；若所述e'<e，继续wij'＝wij-t，直到e'>e，选择另一个权值，执行s30201。本发明的方法利用elm的改进算法(输入层权值修改)建立巷道围岩应力与应变定量分析数学模型，利用所建立的数学模型定量在仅知道应变的情况下获取应力的值。(三)有益效果本发明的有益效果是：本发明巷道围岩应力的建模与预测方法可以快速准确根据巷道应变预测巷道应力。本发明所述的建模与预测方法分析周期短、操作步骤简单、成本低、利用计算机建模并计算、提高了测试精度、提高了工作效率。另外，该方法的使用减少了仪器的投入和大量人力的投入，工作强度小，节约了生产所投入的成本，同时减少了人为误差，且预测获得结果的准确度大大高于远远大于现有技术的方法。附图说明图1为本发明巷道围岩应变与应力的建模方法流程图；图2为图1中所述s2具体步骤的流程图；图3为传统的elm应力模型建立的流程图；图4为本发明利用贪心算法优化elm输入层权值的流程图；图5为本发明运用优化后elm和未优化elm模型训练集输出仿真结果的比较图；图6为本发明实施例2隧道截面检测点的位置示意图；图7为本发明实施例2与传统方法测试结果图。具体实施方式为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。实施例1本发明建立了一种巷道围岩应力建模与预测方法，该建模方法是利用输入权值改进后的elm算法建立巷道围岩应变与应力的定量分析数学模型，利用所建立的数学模型在仅知道的围岩应变的情况下预测出巷道围岩的应力。本发明实施例所描述的巷道围岩应力与应变的建模应用于预测巷道围岩应力的详细流程如下：准备工作：采集鞍钢的眼前山铁矿的巷道围岩内应变和应力值样品，记录巷道围岩部分界面若干天的应力与应变的值。具体包括以下步骤：如图1所示，s1、采用收敛仪，三维测量仪测量巷道围岩5个点在垂直和水平方向的应变值，监测106天，得到106×10组样品数据；测量一个点的应力值，获得106组样品数据。s2、对样本数据进行归一化，如图2所示的流程图，其实现过程如下：步骤s101、数据标准化，将所得到106×10组应变值的数据，制成106×10的矩阵a；获得106组的应力值，制成106×1的矩阵b，步骤s201、将数据归一化：将得到的矩阵a、矩阵b分别代入下列公式一进行归一化处理，其中，分别在所述矩阵a、b中取得最大的数据记为cmax和最小的数据记为cmin，并对两者做差得到cr；ct满足公式一：步骤s202、将ct替换原来的矩阵a或b获得归一化后的矩阵at、矩阵bt。本实施例通过归一化，将实际值较小的巷道围岩应变值，以及实际值较大的巷道围岩应力值压缩成-1到1之间，这样便于建立描述准确的模型。s3、用s2归一化后的数值建立经过改良的elm算法定量分析数学模型，基于该数学模型对需要预测的应变数据进行测试，获得被预测部分中的应力值以及趋势走向；即采用s2中归一化后的数据，建立传统的elm算法定量分析模型，并采用贪心算法优化整个模型，基于该优化后的模型对需要预测的应变数据进行测试，获得被预测部分中的应力值以及趋势走向。具体步骤：s301、将获得的随机90组数据作为训练样本a90、b90，归一化后的数据即采用at90、bt90标记；获得剩余16组数据作为测试样本a16、b16，归一化后的数据即采用at16、bt16标记，待用；将所述矩阵训练样本at90、bt90代入传统elm应力模型进行建模，将所述测试样本带入建模完毕的模型，获得预测输出的测试应力，与实际测量的数据进行比较，获得所述预测输出的测试应力与所述实际中测量的应力的方差，记为e；s302、利用所述方差e，建立改良的elm算法定量分析数学模型，通过matlab实现在知道围岩应变的情况下，预测得出围岩的应力。本发明中主要是利用贪心算法改进elm模型，传统elm网络的输入层权值是随机产生的，一旦生成后，它们的值不变直到训练结束，因此，只需确定隐含层神经元的激活函数、隐含层神经元个数和网络隐含层的个数，即可计算出输出层权值β。由于输入层权值随机，导致建模不稳定，方差有时会很大。为了提高建模精度，利用贪心算法修正随机的输入层权值，使得整个系统朝着方差减少的方向上前进。具体步骤如下：步骤s30101、elm模型中激活函数g(x)取sigmoid函数，隐含层节点数取20。步骤s30102、利用得到归一化后的训练样本即90组巷道应变与应力数据建立传统elm模型，具体步骤如下：产生l×n的随机输入层矩阵w：其中，令l表示隐含层有l个神经元，n代表有输入层有n组输入变量。令输出层权值和隐藏层偏置量为：其中m为指的是m组输出变量，在本实施例中m＝n。输入层x为矩阵at中的训练样本,输出层y为矩阵bt中的训练样本:输入层x中n表示为输入层x有n组向量，每个向量有q个元素，本实施例中q为10。输出层y中，m表示为输出层y有m组向量，每个向量有p个元素，本实施例中p为1；输出t为:t可以视作为输出y；隐藏层输出h为：h＝g(w·x+b)公式七其中，g为sigmoid函数，w为输入层权值，x输入层，b为隐藏层偏置量。根据公式六和公式七，即可得：hβ＝t公式八在公式八中h为隐藏层输出，β为输出层权值。训练样本的输出t已知，最后计算输出权值计算输出权值β：β＝h+t，这里的h+表示隐含层输出矩阵h的moore-penrose广义逆，这样一个传统的elm应力模型建立完毕。步骤s30103、将后16组数据带入到建立完毕的模型，即可得出预测输出。步骤s30104、将得出预测输出与传感器采集的数据进行比较，elm计算的应力输出与实际中测量的应力的方差为e方差，其具体的流程图如图3所示。在式2到式8讲述了传统elm的建模方法。接下来，利用贪心算法，进一步改进elm进行建模：建模之前，先按照上述的传统elm进行建模，输入层权值为wij，输出层权值为β，计算后得到误差e，如图4所示的流程图，具体步骤为：步骤s30201，首先定义搜索步长t，取一个输入层权值wij值。步骤s30202，令wij'＝wij+t，其中，i、j就是矩阵中第i行，第j列的数。按照传统elm方法重新更新输出层权值β'，重新计算方差e'，如果e'<e，保留新的权值wij'和β'，而且e＝e'，继续执行wij'＝wij+t。步骤s30203，若e'>e。若之前s302中更新过权值，则认为找到局部最小点，跳出选择下一个权值，这时跳出，选择另一个权值，执行s30201；若s302第一次计算的e'就大于e，执行下一步s30204。步骤s30204，如果执行第一次wij'＝wij+t时，e'>e，则反向查找wij'＝wij-t，若e'<e，继续wij'＝wij-t，直到e'>e，选择另一个权值，即执行s30201。步骤s30205、将需要预测的应变矩阵带入到上述优化后elm模型，通过matlab实现仿真并计算得出围岩的应力。利用优化后的elm对待检巷道围岩的应力与应变建模，该建模方法是采用贪心算法，优化elm中输入层权值，从而建立巷道围岩应变与应力的定量分析数学模型，利用所建立的数学模型在仅知道围岩应变的情况下可预测出围岩的应力。将后16组测试数据代入用matlab实现模型的仿真，并根据其准确度作出图像，得到改进后elm与传统elm对巷道围岩应力的预测效果比较图，如图5所示。其中＊期望值为利用传感器测量的真实值，○为优化后elm的预测值，□是传统elm的预测值。从图5中可很明显看出，优化后的elm比未优化的elm更加接近真实值，前者的准确度远远大于后者。实施例2将实施例1所建立的方法应用于一隧道进行挖通巷道围岩应力的预测，选取不同隧道地段的4个截面，每个截面用如图6所示选择检测点，图6中，顶点有两个点构成(id6061、id21461)，取左边一个点id21461作为顶点进行，获取id18941、id20341、id21461、id4941、id3541这5个点的竖直和水平方向的应变作为输入。顶点(id21461)竖直方向应力作为输入。然后带入到传统elm和优化后的elm进行训练，获得模型。最后选取其他的截面3个，采用同样方法获取应变和应力的数据，作为测试样本，带入实施例1所建立的方法中进行测试。得到如图7所示的结果图。其中期望的应力曲线为具体实际应用传感器检测获得的真实值，传统elm预测的应力曲线为传统elm模型获得的应力值，优化后elm预测的应力曲线为利用实施例1方法预测获得的应力值。结果说明本发明建立的巷道围岩应力的建模与预测方法获得预测应力值与实际测量的应力值之间差异最小，可将预测应力值视为真实值使用。实施例3本发明建立的方法与现有技术方法对同一巷道围岩应力测试的比较分析，分别采用下面方法，对照组1：采用市面上的三维测量仪测量围岩应力；对照组2：现有技术中的利用flac3d数值方法；实验组1：未优化的传统elm建模方法；实施例1所述的建模方法应用于预测巷道围岩应力。对上述方法测量获得预测应力与实际测量比较后的误差的差异大小、耗时长短、耗费费用所得数据见下表1。表1.检测结果实验对象误差差异测量耗时耗费费用对照组1-->1天300万元对照组2理想情况下小>1小时10元实验组1大2秒4000元实施例1小40分钟4000元从表1中可以看出：采用市面上的三维测量仪测量围岩应力，获得的可视为真实值，但所需时间较长，传感器价格高达数百万人民币。除此之外，一些化学实验仪器和人力成本投入也是必不可少的。采用现有的数值方法分析，成本低廉，但只能巷道围岩在理想的状态下，数值方法才能获得较好的效果，实用性不足。采用未优化的传统elm建模方法，需要用应变传感器获得巷道围岩的应变，其传感器总价约为4000元左右，成本相对不高，传统elm建模方法速度较快，但是误差较大。相对而言，本申请所述优化elm建模方法，也需要用应变传感器获得巷道围岩的应变投入成本也是4000元左右，相对人力成本不高，检测结果误差小，预测结果接近于价格较高，精度较高的应力传感器检测的结果，效益可观。由上可见，本发明所述建模方法分析周期短、操作步骤简单，利用计算机建模并计算、提高了测试精度、提高了工作效率。另外，该方法的使用减少了仪器投入和大量人力的投入，工作强度小，节约了生产所投入的成本，同时减少了人为误差。以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本
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的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。当前第1页12