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现代隧道技术 2025, Vol. 62 Issue (2) :110-120    DOI:
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基于TL-GA-BP算法的超大直径盾构隧道地层荷载反演模型研究
(1.极端环境岩土和隧道工程智能建养全国重点实验室(深圳大学),深圳 518000;2.深圳大学土木与交通工程学院,深圳 518000;3.滨海城市韧性基础设施教育部重点实验室(深圳大学),深圳 518000; 4.矿山深井建设技术国家工程研究中心,深圳 518000)
Research on the Inversion Model of the Ground Load on Ultra-large Diameter Shield Tunnels Based on TL-GA-BP Algorithm
(1.State Key Laboratory of Intelligent Geotechnics and Tunnelling (Shenzhen University), Shenzhen 518000; 2.School of Civil and Transportation Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518000; 3.Key Laboratory of Coastal Urban Resilient Infrastructures (Shenzhen University), Ministry of Education, Shenzhen 518000; 4.National Engineering Research Center of Deep Shaft Construction, Shenzhen 518000)
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摘要 作用于结构的地层荷载对超大直径盾构隧道设计至关重要。以珠海杧洲隧道工程为依托,基于较为准确的衬砌轴力与弯矩实测值,针对岸边穿越段,采用GA-BP算法建立荷载反演模型,模型以管片内力实测值为输入,以管片竖向土压力为输出;针对水下穿越段,使用迁移学习对训练好的GA-BP反演模型进行优化,实现竖向土压力和侧压力系数的反演分析。研究结果表明,对于岸边穿越段均一地层,基于GA-BP神经网络模型反演得到的竖向土压力与现场实测值的相对误差较小,说明利用GA-BP神经网络反演超大直径盾构竖向荷载具有可行性;对于水下穿越段复杂地层,经过迁移学习算法优化的GA-BP反演模型能够合理反演竖向土压力和侧压力系数值,说明改进后的TL-GA-BP算法具有可靠性和实用性。
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关键词超大直径盾构   荷载反演   GA-BP算法   迁移学习   机器学习     
Abstract: The ground load acting on the structure is crucial for the design of ultra-large diameter shield tunnels. Taking the Zhuhai Mangzhou Tunnel project as the basis, a load inversion model is established using the GA-BP algorithm based on accurate measured values of lining axial force and bending moment for the shore crossing section.The model uses measured segment internal forces as input and vertical soil pressure on the segment as output. For the underwater crossing section, the GA-BP inversion model is optimized using transfer learning to realize the inversion analysis of vertical soil pressure and lateral pressure coefficient. The results show that for the uniform stratum of the shore crossing section, the relative error between the inverted vertical soil pressure from the GA-BP neural network model and the field measurement is small, indicating that the GA-BP neural network is feasible for the inversion of vertical load on ultra-large diameter shield tunnels. For the complex strata in the underwater crossing section, the GA-BP inversion model optimized by transfer learning can reasonably invert the values of vertical soil pressure and lateral pressure coefficient, demonstrating that the improved TL-GA-BP algorithm is reliable and practical.
KeywordsUltra-large diameter shield tunnel,   Load inversion,   GA-BP algorithm,   Transfer learning,   Machine learning     
基金资助:深圳市科技计划资助(20220808143139001);国家自然科学基金项目(51938008);深圳大学2035追求卓越研究计划(2022B007).
作者简介: 曾仕琪(1995-),男,博士研究生,主要从事数字地下空间及工程智能化方向的研究工作,E-mail: zsq77@163.com. 通讯作者:苏 栋(1978 -),男,博士,教授,主要从事岩土与地下工程方面的研究工作,E-mail:sudong@szu.edu.cn.
引用本文:   
曾仕琪1, 2 陈湘生1, 2等 .基于TL-GA-BP算法的超大直径盾构隧道地层荷载反演模型研究[J]  现代隧道技术, 2025,V62(2): 110-120
ZENG Shiqi1, 2 CHEN Xiangsheng1, 2 etc .Research on the Inversion Model of the Ground Load on Ultra-large Diameter Shield Tunnels Based on TL-GA-BP Algorithm[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2025,V62(2): 110-120
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2025/V62/I2/110
 
没有本文参考文献
[1] 张 欢1,2 张世殊3 李天斌1,2 杨 罡1,2 李世森1,2 肖华波3 陈卫东3.基于GAPSO-LightGBM的TBM施工隧道围岩等级智能预测方法[J]. 现代隧道技术, 2025,62(2): 98-109
[2] 陈一凡1 黄书华2 沈 翔1, 3, 4 盛 健2 陈湘生1, 3, 4, 张 良2.密集城区超大直径盾构切削群桩对上部建筑物振动影响规律分析[J]. 现代隧道技术, 2024,61(3): 266-275
[3] 郑镇跡1 黄书华2 陈湘生1 张 良2 刘皓铭1 盛 健2 苏 栋1.超大直径盾构主隧道机械法联络通道特殊衬砌管片受力特性分析[J]. 现代隧道技术, 2024,61(1): 117-124
[4] 曾弘锐1,2 孙文昊3 何 卫3 郭亚林1,2 郭 春1,2.基于机器学习的铁路隧道施工碳排放预测模型研究[J]. 现代隧道技术, 2023,60(6): 29-39
[5] 刘 智 1 钟长平 2.超大直径泥水平衡盾构断层破碎带掘进关键技术研究[J]. 现代隧道技术, 2023,60(1): 225-232
[6] 侯昆洲.基于深度迁移学习的TBM纠偏调向控制研究[J]. 现代隧道技术, 2022,59(4): 81-89
[7] 郑艾辰 1,2 赵浩然 1,2 谭冰心 1,2 黄 锋 1,2 何兆益 1.基于SVM的隧道衬砌空洞填充物雷达图像识别研究[J]. 现代隧道技术, 2022,59(2): 45-52
[8] 杨林松 1 刘继国 1 舒 恒 1 吴世栋 2 宋 明 1 李 金 1 王雪涛 2,3.超大直径盾构隧道下穿铁路施工的离心机模型试验研究[J]. 现代隧道技术, 2021,58(4): 170-177
[9] 张 研 1, 2 王 伟 2 邓雪沁 2.基于相关向量机的TBM掘进速度预测模型[J]. 现代隧道技术, 2020,57(3): 108-114
[10] 周文波 吴惠明 赵 峻.泥岩地层常压刀盘盾构的掘进策略与分析[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 8-15
[11] 李 岳.超大直径越江盾构隧道管片错台及渗漏影响研究[J]. 现代隧道技术, 2018,55(4): 42-46
[12] 李林.超大直径盾构穿越高危管线安全度判定方法及实测研究 [J]. 现代隧道技术, 2014,51(5): 134-138
[13] 陈馈1, 2, 冯欢欢2.武汉三阳路公铁合建超大直径盾构隧道设计方案研究 [J]. 现代隧道技术, 2014,51(4): 168-177
[14] 张研, 苏国韶, 燕柳斌.基于高斯过程机器学习方法的隧道围岩分类模型[J]. 现代隧道技术, 2011,48(6): 32-37
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