[發明專利]用于地鐵車站拱蓋法施工臨時支撐拆除長度確定的方法

有效

• 申請號: 202010117569.1
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111305899B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 姜諳男;虢新平;張子龍;徐成權;李世安;杜華林;陳強;郭萬根;戎卓;謝天祥;高俊峰;于海;王洪龍;王巖
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: E21F17/00
• 分類號: E21F17/00;E21F17/18;E21D20/00;G06T17/20;G06F30/13;G06F30/23;G06N20/00
• 代理公司: 大連至誠專利代理事務所(特殊普通合伙) 21242
• 代理人: 涂文詩;鄧珂

1.一種用于地鐵車站拱蓋法施工臨時支撐拆除長度確定的方法，其特征在于，包括：

S1、在臨時支撐拆除之前，在臨時支撐頂部的兩側各將一根錨桿打入巖體內部，并對錨桿施加一定的預應力；

S2、獲取臨時支撐拆除之前的初始地表沉降量及初始拱頂沉降量；

S3、拆除部分臨時支撐，并在拆除過程實時監測地表沉降量及拱頂沉降量，并獲取因臨時支撐拆除造成的地表沉降量及拱頂沉降量，所述地表沉降量及拱頂沉降量即為將獲得地表沉降量及拱頂沉降量的監測值分別減去各自對應的初始地表沉降量及拱頂沉降量；

S4、根據車站支護結構設計方案及車站所處的地質條件創建三維數值模型；

S5、創建用于確定圍巖參數的第一原始訓練集，基于第一原始訓練集，創建第一隨機森林預測模型；其中，所述第一原始訓練集是確定出圍巖參數取值范圍后，選取一定的圍巖參數數據形成相應的正交方案，并利用所述三維數值模型，根據拆除部分臨時支撐時的施工過程，進行正交數值模擬，獲取模擬過程中產生的地表沉降量及拱頂沉降量，形成的以地表沉降及拱頂沉降為輸入，圍巖參數為輸出的訓練集；所述圍巖參數至少包括彈性模量、粘聚力、內摩擦角及泊松比；

S6、確定出拆除部分臨時支撐時所造成的地表沉降增量及拱頂沉降增量，并將所述地表沉降增量及拱頂沉降增量輸入到所述第一隨機森林預測模型以獲取對應的地鐵車站施工現場的圍巖參數；

S7、選用S6獲取的圍巖參數，創建用于確定臨時支撐拆除長度的第二原始訓練集，基于第二原始訓練集創建第二隨機森林預測模型；其中，所述第二原始訓練集是確定出錨桿的應力取值范圍、臨時支撐的拆除長度取值范圍后，形成相應的正交方案，并利用所述三維數值模型進行正交數值模擬后形成的以地表沉降、拱頂沉降及錨桿應力為輸入，以臨時支撐拆除長度為輸出的訓練集；

S8、依據現場施工環境，基于所設定臨時支護拆除段的地表沉降控制值、拱頂沉降控制值、錨桿應力值，通過所述第二隨機森林預測模型確定出當前對應的臨時支護的拆除長度值，并根據所確定的拆除長度值進行臨時支護的拆除施工。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一隨機森林預測模型的創建步驟包括：基于隨機森林和布谷鳥耦合算法，自所述第一原始訓練集中采用有放回的方式抽取m個自主樣本集，構建擁有m棵決策樹的第一RF模型以預測圍巖參數；所述第二隨機森林預測模型的創建步驟包括：基于隨機森林布谷鳥耦合智能算法，自所述第二原始訓練集中采用有放回的方式抽取n個自主樣本集，構建擁有n棵決策樹的第二RF模型以確定臨時支撐的拆除長度。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一隨機森林預測模型的創建步驟包括：基于隨機森林算法和布谷鳥模型的耦合算法預測圍巖參數即基于隨機森林智能算法，自所述第一原始訓練集中采用有放回的方式抽取m個樣本集，構建擁有m棵決策樹的第一RF模型，在建立模型中，利用布谷鳥算法對隨機森林算法中樹節點預選的變量個數mtry及隨機森林樹的個數ntree兩個參數進行尋優，以選取隨機森林算法中的最優參數，進而獲取現場圍巖參數預測值；所述第二隨機森林預測模型的創建步驟包括：基于隨機森林算法和布谷鳥模型的耦合算法確定臨時支撐的拆除長度即基于隨機森林智能算法，自所述第二原始訓練集中采用有放回的方式抽取n個樣本集，構建擁有n棵決策樹的第二RF模型，在建立模型中，利用布谷鳥算法對隨機森林算法中樹節點預選的變量個數mtry及隨機森林樹的個數ntree兩個參數進行尋優，以選取隨機森林算法中的最優參數，進而確定出最優的臨時支撐的拆除長度。