一种软岩隧道多层支护参数优化方法

1.本发明属于隧道开挖支护结构的技术领域，具体涉及一种软岩隧道多层支护参数优化方法。


背景技术：

2.软岩因其低强度、强流变、破碎、易风化等复杂特点，长期以来都是工程建设中关注的重点。在这类岩性的软岩地层修建地下洞室，极易产生较大的拱顶下沉和水平收敛等洞室变形，甚至出现大体积的塌方，造成洞室初期支护破坏，具体表现为初期支护钢架扭曲、喷射混凝土表面脱落等变形特点。这类现象严重威胁施工设备和人员安全，因此大变形一直是软岩隧道施工中一个不可忽视的问题。
3.目前常规解决方式的出发点多为提高围岩的自身承载能力，从施工工艺、施工时机来缩短工序作业时间，以减少围岩变形的时间和空间效应等方面采取相应应对措施来解决此类软岩大变形问题。但对于实际的支护效果信息缺少利用，导致难以根据实际工程情况，选择较为理想经济的施工及支护参数。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种软岩隧道多层支护参数优化方法，以解决现有技术存在多层支护参数选取困难，弥补支护措施优化技术的缺失的问题。
5.为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：
6.一种软岩隧道多层支护参数优化方法，其包括以下步骤：
7.s1、获取软岩隧道基础信息；
8.s2、根据软岩隧道基础信息，结合工程区域地质环境和地形地貌，初步选定施工及支护参数；
9.s3、根据初步选定的施工及支护参数，获取支护效果信息；
10.s4、采用拉丁超立方抽样方法，对施工及支护参数进行抽样并组合，提取该组合工况对应的支护效果；
11.s5、采用二次多项式拟合，对支护效果进行二次多项式回归分析，得到支护效果与对应参数组合之间的函数关系；
12.s6、采用方差分析方法，对支护效果信息进行分析，得到各个施工及支护参数对支护效果的贡献率；
13.s7、采用遗传算法计算得到最优施工及支护参数组合。
14.进一步地，步骤s1中软岩隧道基础信息包括：区域地形图；工程所在地地形图；区域地质构造平面图和纵、横剖面图；现场地质勘察报告。
15.进一步地，步骤s2中的施工参数包括：开挖进尺、台阶开挖长度、台阶开挖高度和预留核心土尺寸；
16.支护参数包括：多层支护厚度比、多层支护时机和多层支护封闭时机。
17.进一步地，步骤s3中的支护效果信息包括：拱顶位移、拱腰位移、支护结构应力和围岩压力。
18.进一步地，步骤s5中采用二次多项式拟合，对支护效果进行二次多项式回归分析，得到支护效果与对应参数组合之间的函数关系为：
[0019][0020]
其中，为支护效果；i为施工及支护参数编号；n为施工及支护参数总数；ai、bi分别为不同施工及支护参数的多元回归系数；σi为施工及支护参数；c、d为常数项待定系数。
[0021]
进一步地，步骤s7具体包括以下步骤：
[0022]
s7.1、基于支护效果与对应参数组合之间的函数关系，确定函数的优化目标，以得到支护效果与对应参数组合之间的数学优化模型；
[0023]
s7.2、设置数学优化模型的约束条件；
[0024]
s7.3、根据遗传算法进行个体适应度判断，并输出最优解，得到最优的施工及支护参数。
[0025]
进一步地，数学优化模型及其约束条件为：
[0026]
minf1(x)＝s
[0027][0028]
其中，f1(x)表示优化目标函数；f2(x)表示约束条件函数；s表示隧道拱顶沉降；x表示施工及支护参数；x1、x2、x3分别表示台阶开挖时间，第二层支护结构的支护时间，第一层支护结构的封闭时间；r
h1
、r
h2
分别表示第一二层支护结构的最大压应力。
[0029]
本发明提供的软岩隧道多层支护参数优化方法，具有以下有益效果：
[0030]
本发明在软岩地质区域，通过对地质勘察信息的初步分析，选定施工及支护参数；通过拉丁超立方抽样方法简化获取组合工况；利用二次多项式回归分析得到支护效果与施工及支护参数的对应函数，最后由遗传算法优化支护效果，得到针对特定工程得出的最优施工方法及支护参数，使得最终确定的施工与支护参数更加贴合特定工程要求，更加经济合理；同时本发明也可根据施工的实际的支护效果，选择较为理想经济的施工及支护参数，实现施工与支护参数的动态反馈调整。
附图说明
[0031]
图1为本发明软岩隧道多层支护参数优化方法的流程图。
[0032]
图2为本发明软岩隧道多层支护参数优化方法的具体优化方案步骤图。
具体实施方式
[0033]
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，
只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
[0034]
实施例1，参考图1，本方案的软岩隧道多层支护参数优化方法，通过拉丁超立方抽样，研究不同施工及支护参数交叉影响；利用二次多项式拟合，得到支护效果与参数间的关系；利用方差分析，衡量施工及支护参数对支护效果的敏感度；最后采用遗传算法，对泥质软岩隧道多层支护控制技术进行优化，得到最优的参数组合，其具体包括：
[0035]
步骤s1、获取软岩隧道基础信息；
[0036]
该基础信息包括区域地形图、工程所在地地形图；区域地质构造平面图和纵、横剖面图；现场地质勘探报告以及相关的文件。
[0037]
区域地质图、工程所在地地形图所包含的范围可为施工及支护参数的选定提供可靠的依据。工程所在地地形图比例一般较小，以利于工程的全局宏观规划，地质图提供的各种岩层、断层的分布、走向及倾向，工程设置的几何位置，典型地层构造，尤其是断层、节理等不连续面的展布等。工程地质勘查文件应包括对地层、断层的分布，断层活动性程度以及可能对工程构成威胁的特殊不良地质等进行描述，此外还必须提供岩体的物理力学参数指标，以作为定量分析的依据。
[0038]
步骤s2、根据软岩隧道基础信息，结合工程区域地质环境和地形地貌，初步选定施工及支护参数；
[0039]
其中施工参数可为开挖进尺、台阶开挖长度、台阶开挖高度、预留核心土尺寸等；支护参数可为多层支护厚度比、多层支护时机、多层支护封闭时机等。
[0040]
施工及支护参数的选定是步骤s4中拉丁超立方抽样的基础原始数据依据，为了提高拉丁超立方抽样结果的可靠性，合理的基础原始数据必不可少，参数有需要符合下列原则：
[0041]
(1)选定的施工及支护参数应当具有典型性与代表性，避免出现冗余繁琐的基础数据。
[0042]
(2)选定的施工及支护参数应当综合地质图、地形图等相关资料文件，具有工程针对性与可实施性。
[0043]
(3)参数选定时应及时记录，并加注说明，供分析时参考。
[0044]
步骤s3、根据初步选定的施工及支护参数，获取支护效果信息；
[0045]
支护效果信息应易于获取且具有典型性、代表性，例如拱顶位移、拱腰位移、支护结构应力、围岩压力等。所选择的支护效果信息应当可以通过现场量测或数值模拟等手段获取，同时能够客观反应出支护效果。
[0046]
步骤s4、采用拉丁超立方抽样方法，对施工及支护参数进行抽样并组合，提取该组合工况对应的支护效果；
[0047]
通过matlab拉丁超立方抽样(lhs)代码对施工及支护参数进行抽样并组合，通过有记忆的lhs抽样方法，确保不同参数出现的次数相同，且搭配均衡，从复杂且繁多的各个参数中抽样得出合理且适量的抽样工况结果。在确保拟合结果准确性的同时，合理简化不同参数排列组合的复杂度。
[0048]
进一步可提取抽样工况对应的支护效果信息并对其进行函数拟合，分析支护效果与参数间的关系，具体如步骤s5。
[0049]
步骤s5、采用二次多项式拟合，对支护效果进行二次多项式回归分析，得到支护效果与对应参数组合之间的函数关系；
[0050]
本步骤利用二次多项式回归分析，得到支护效果函数，进行相关系数r2的计算。通过相关系数r2、回归模型的显著性检验、回归系数的显著性检验的计算，对回归效果进行检验。
[0051]
步骤s6、采用方差分析方法，对支护效果信息进行分析，得到各个施工及支护参数对支护效果的贡献率；
[0052]
通过方差分析(anova)方法，研究各个施工及支护参数对支护效果的影响，利用spss软件对支护效果信息如隧道洞周位移、支护应力等进行方差分析，得出各个参数对支护效果的影响显著性。
[0053]
步骤s7、采用遗传算法计算得到最优施工及支护参数组合，其具体包括：
[0054]
对支护效果进行二次多项式回归分析，得到相应的支护效果函数；
[0055]
确定函数的优化目标，比如以隧道拱顶位移为优化目标，要求隧道拱顶位移尽可能小。
[0056]
设置函数的约束条件，比如以各层支护结构的应力、施工工序等为约束条件。
[0057]
根据遗传算法进行个体适应度判断，判断是否符合优化准则，最后输出最优解，得到最优的施工及支护参数。
[0058]
实施例2，参考图2，本实施例以实施例1中的方法为基础，给出一个具体案例，其具体包括以下步骤：
[0059]
步骤s1、基础资料采集；
[0060]
基础资料主要包括：区域地形图、工程所在地地形图；区域地质构造平面图和纵、横剖面图，现场地质勘察报告以及相关的文件。
[0061]
步骤s2、初步选定施工及支护参数；
[0062]
其中施工参数可为开挖进尺、台阶开挖长度、台阶开挖高度、预留核心土尺寸等；支护参数可为多层支护厚度比、多层支护时机、多层支护封闭时机等。
[0063]
步骤s3、支护效果信息获取；
[0064]
支护效果信息应易于获取且具有典型性、代表性，例如拱顶位移、拱腰位移、支护结构应力、围岩压力等。所选择的支护效果信息应当可以通过现场量测或数值模拟等手段获取，同时能够客观反应出支护效果。
[0065]
步骤s4、拉丁超立方抽样；
[0066]
通过matlab拉丁超立方抽样(lhs)对施工及支护参数进行抽样并组合，通过有记忆的lhs抽样方法，确保不同参数出现的次数相同，且搭配均衡，从复杂且繁多的各个参数中抽样得出合理且适量的抽样工况结果。在确保拟合结果准确性的同时，合理简化不同参数排列组合的复杂度。
[0067]
步骤s5、二次多项式回归分析；
[0068]
根据多元回归法原理，将支护效果作为因变量，把施工及支护参数σi作为自变量，则回归方程的形式为：
[0069][0070]
其中，为支护效果；i为施工及支护参数编号；n为施工及支护参数总数；ai、bi分别为不同施工及支护参数的多元回归系数；σi为施工及支护参数；c、d为常数项待定系数。
[0071]
本步骤可通过相关系数r2、线性回归模型的显著性检验、回归系数的显著性检验的计算，对回归效果进行检验，而相关系数r2、线性回归模型的显著性检验、回归系数的显著性检验的计算均是现有技术，故在本步骤不再赘述。
[0072]
步骤s6、方差分析；
[0073]
通过方差分析(anova)方法，研究各个施工及支护参数对支护效果的影响，利用spss软件对支护效果信息如隧道洞周位移、支护结构应力等进行方差分析，得出各个参数对支护效果的影响显著性。
[0074]
步骤s7、遗传算法寻找最优施工及支护参数，具体包括以下：
[0075]
基于步骤s5，对支护效果进行二次多项式回归分析，得到相应的支护效果函数；
[0076]
确定函数的优化目标，比如以隧道拱顶位移为优化目标，要求隧道拱顶位移尽可能小；
[0077]
设置函数的约束条件，比如以各层支护结构的应力、施工工序等为约束条件；
[0078]
根据遗传算法matlab进行个体适应度判断，判断是否符合优化准则，最后输出最优解，得到最优的施工及支护参数。
[0079]
数学优化模型为：
[0080]
min f1(x)＝s
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0081][0082]
其中，f1(x)表示优化目标函数；f2(x)表示约束条件函数；s表示隧道拱顶沉降；x表示施工及支护参数；x1、x2、x3分别表示台阶开挖时间，第二层支护结构的支护时间，第一层支护结构的封闭时间；r
h1
、r
h2
分别表示第一二层支护结构的最大压应力。
[0083]
虽然结合附图对发明的具体实施方式进行了详细地描述，但不应理解为对本专利的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属本专利的保护范围。