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[發明專利]隧道地層力學參數獲取方法、裝置、電子設備及存儲介質有效

專利信息
申請號: 202211289730.9 申請日: 2022-10-20
公開(公告)號: CN115563831B 公開(公告)日: 2023-07-21
發明(設計)人: 閆鵬洋;王長欣;田淑明;趙洪斌 申請(專利權)人: 北京云廬科技有限公司
主分類號: G06F30/23 分類號: G06F30/23;G06F30/27;G06F119/14
代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 唐正瑜
地址: 100071 北京市豐臺區萬*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 隧道 地層 力學 參數 獲取 方法 裝置 電子設備 存儲 介質
【說明書】:

本申請提供了一種隧道地層力學參數獲取方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括:根據地層力學反演參數和有限元CAE仿真模型構建關聯的有限元CAE地層力學反演參數?地表沉降數據集,地層力學反演參數為預設范圍內多個地層相應的力學參數;通過地表沉降數據集中的參數構建PSO?BP神經網絡,并進行模型訓練;將原始地表沉降數據輸入訓練后的PSO?BP神經網絡,以獲得隧道地層力學參數。本申請通過有限元CAE地層力學反演參數?地表沉降數據集中的參數構建并訓練該PSO?BP神經網絡,動態調整該PSO?BP神經網絡模型參數,提升訓練效率和收斂速度,進而通過該PSO?BP神經網絡獲得更準確的隧道地層力學參數,提高了隧道地層力學參數的準確性。

技術領域

本申請涉及隧道工程領域,具體而言,涉及一種隧道地層力學參數獲取方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

在地鐵盾構隧道的施工開挖時由于巖土體力學性質復雜、不連續、缺陷無規律等問題的出現,開挖施工對巖土體的擾動很大,可能會對工程本體及周圍建筑物、構筑物的安全會造成很大的影響。利用有限元CAE仿真計算方法對地下工程進行工況模擬以驗證工程的可行性、安全性、穩定性,是提高地下工程安全性的重要措施。由于巖土體的復雜性、不確定性,“力學參數給不準”成為制約其發展的瓶頸,常規的地質勘測以及經驗數據只能提供初步參考,這導致隧道工程的有限元CAE仿真長期以來處于參數選取較為隨意的困境,未能充分發揮其應有的作用,從而導致獲取到的隧道地層力學參數的準確性較低。

發明內容

有鑒于此,本申請實施例的目的在于提供一種隧道地層力學參數獲取方法、裝置、電子設備及存儲介質。能夠提高獲取到的隧道地層力學參數的準確性。

第一方面,本申請實施例提供了一種隧道地層力學參數獲取方法,包括:根據地層力學反演參數和有限元CAE仿真模型構建關聯的有限元CAE地層力學反演參數-地表沉降數據集,所述地層力學反演參數為預設范圍內多個地層相應的力學參數;通過所述地表沉降數據集中的參數構建PSO-BP神經網絡,并進行模型訓練;將原始地表沉降數據輸入訓練后的所述PSO-BP神經網絡,以獲得隧道地層力學參數;其中,所述原始地表沉降數據為預設地表沉降測點處獲取的沉降數據。

在上述實現過程中,在BP神經網絡中融合PSO算法,基于PSO算法收斂速度快、全局搜索能力強、魯棒性高優勢,能夠克服BP神經網絡算法局部極值、收斂速度慢等問題。另外,再通過有限元CAE地層力學反演參數-地表沉降數據集中的參數構建并訓練該PSO-BP神經網絡,動態調整該PSO-BP神經網絡模型參數,提升訓練效率和收斂速度,進而通過該PSO-BP神經網絡獲得更準確的隧道地層力學參數,提高了隧道地層力學參數的準確性。

在一個實施例中,所述根據地層力學反演參數和有限元CAE仿真模型構建關聯的有限元CAE地層力學反演參數-地表沉降數據集,包括:根據所述地層力學反演參數和相應的地層力學反演參數分級水平情況確定正交試驗表;根據所述正交試驗表對所述地層力學反演參數進行分級,以獲得多組正交試驗組合參數;將所述多組正交試驗組合參數輸入所述有限元CAE仿真模型構建關聯的有限元CAE地層力學反演參數-地表沉降數據集。

在上述實現過程中,在盾構隧道地層力學參數反演過程中,采用正交試驗方法將地層力學反演參數進行分級,獲取正交試驗組合參數作為有限元CAE仿真模型的輸入參數,以構建關聯的有限元CAE地層力學反演參數-地表沉降數據集。由于不同土層相同力學反演參數的分級水平數可能不相等,不同力學反演參數的分級水平也可能不相等,通過正交試驗對不同地層的不同力學反演參數進行分級,能夠按照相應的分級水平對這些不同的力學反演參數進行分類處理,實現了對不同地層力學反演參數的統一處理,增加了構建關聯的有限元CAE地層力學反演參數-地表沉降數據集的適用場景。

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