巖土工程數(shù)值模擬分析(共8頁(yè))

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上哈爾濱工業(yè)大學(xué)研究生課程作業(yè)課程名稱(chēng) 巖土工程數(shù)值模擬分析 導(dǎo)師姓名 胡老師 研究生姓名 XX 所在院系 土木工程學(xué)院（巖土與地震工程研究中心）類(lèi) 別 學(xué)術(shù)型碩士 日 期 2013 年 6月 09日 評(píng) 語(yǔ)老師評(píng)語(yǔ):平時(shí)成績(jī)：課程作業(yè)成績(jī)：總 成 績(jī)：評(píng)閱人簽名：注：1、無(wú)評(píng)閱人簽名成績(jī)無(wú)效；2、必須用鋼筆或圓珠筆批閱，用鉛筆閱卷無(wú)效；3、如有平時(shí)成績(jī)，必須在上面評(píng)分表中標(biāo)出，并計(jì)算入總成績(jī)。GABP網(wǎng)絡(luò)在巖土體力學(xué)參數(shù)的位移反分析研究中的應(yīng)用摘要：本文以長(zhǎng)春地鐵1號(hào)線(xiàn)解放大路站基坑開(kāi)挖為工程背景，綜合運(yùn)用了正交試驗(yàn)法、有限差分法以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了基坑巖土體力

2、學(xué)參數(shù)的位移反分析研究。根據(jù)正交試驗(yàn)對(duì)各土層土體力學(xué)參數(shù)進(jìn)行分組設(shè)計(jì)，運(yùn)用有限差分軟件FLAC3D對(duì)基坑開(kāi)挖工況進(jìn)行模擬計(jì)算，根據(jù)FLAC3D計(jì)算結(jié)果構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，通過(guò)GA-BP(遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法進(jìn)行位移反分析研究，并利用由該網(wǎng)絡(luò)得到的巖土體參數(shù)對(duì)基坑位移作正向分析，結(jié)論表明了該方法在土性參數(shù)反演中的適用性，可以作為地鐵深基坑開(kāi)挖設(shè)計(jì)施工的參考和借鑒。關(guān)鍵詞：FLAC3D，遺傳算法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)，巖土體參數(shù)反演專(zhuān)心-專(zhuān)注-專(zhuān)業(yè)引言巖土體的力學(xué)性態(tài)及原始應(yīng)力狀態(tài)等參數(shù)是數(shù)值方法能否成功應(yīng)用的關(guān)鍵，試圖從改進(jìn)實(shí)驗(yàn)技術(shù)和采用新的實(shí)驗(yàn)手段解決有關(guān)巖土工程設(shè)計(jì)參數(shù)是很困難

3、的12，利用現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)信息為數(shù)值分析提供實(shí)用的“計(jì)算參數(shù)”的所謂“反分析”就由此而產(chǎn)生。從系統(tǒng)角度來(lái)看，基坑工程是一個(gè)復(fù)雜的巨系統(tǒng)，人們對(duì)其進(jìn)行的各種施工活動(dòng)，均可看成系統(tǒng)輸入，而人們量測(cè)到的位移、變形破壞則為系統(tǒng)對(duì)輸入的響應(yīng)，即系統(tǒng)的輸出。而反分析則是根據(jù)一個(gè)灰色系統(tǒng)的輸出確定輸入的過(guò)程12。參數(shù)反分析可歸為三類(lèi)：反演法，即直接按量測(cè)位移求解逆方程得到參數(shù)；正演法，即首先給定參數(shù)的試探值，通過(guò)迭代運(yùn)算和誤差函數(shù)的優(yōu)化技術(shù)求得參數(shù)的“最佳值”； 考慮先驗(yàn)信息及量測(cè)誤差的貝葉斯(Beyes)方法或卡爾曼(Caiman)濾波法34。由于巖土體介質(zhì)的非線(xiàn)性，難以建立待反演參數(shù)與量測(cè)信息之間的顯式關(guān)系，

4、目前主要采用正演優(yōu)化反分析方法實(shí)現(xiàn)上述參數(shù)識(shí)別過(guò)程，即第二種方案土的工程性質(zhì)受應(yīng)力歷史、應(yīng)力路徑及自身結(jié)構(gòu)影響，呈現(xiàn)出非線(xiàn)性性質(zhì)，因此在基坑工程反分析中采用非線(xiàn)性土的本構(gòu)模型日益受人們采納56。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種建立輸入和輸出的映射關(guān)系，具有高度的學(xué)習(xí)能力、容錯(cuò)能力，三層以上(含三層)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意非線(xiàn)性函數(shù)34，可用來(lái)描述土的力學(xué)參數(shù)和位移之間的非線(xiàn)性關(guān)系。工程概況本工程為長(zhǎng)春地鐵1號(hào)線(xiàn)一期工程解放大路站工程，工程包括內(nèi)部豎井、風(fēng)道施工。豎井井口位于人民大街和解放大路十字路口東北角綠地上。豎井采用矩形截面形式，支護(hù)外緣尺寸為15.55m×7.20m，豎井深約29.89m，采

5、用倒掛井壁法施工，鋼筋格柵+型鋼支撐+噴射混凝土支護(hù)形式。豎井鎖口圈梁為C30鋼筋混凝土。井身采用注漿錨管+鋼筋格柵型鋼支撐噴射混凝土聯(lián)合支護(hù)形式，噴射混凝土為C20濕噴早強(qiáng)混凝土，厚度為350mm。施工開(kāi)挖模擬和反分析參數(shù)選擇根據(jù)基坑開(kāi)挖和支護(hù)的施工步序，計(jì)算共考慮4個(gè)工況：開(kāi)挖至第一道支撐底標(biāo)高并并設(shè)置第一道支撐為工況1，開(kāi)挖至第二道支撐底標(biāo)高并設(shè)置第二道支撐為工況2，開(kāi)挖至第三道支撐底標(biāo)高并設(shè)置第三道支撐為工況3，開(kāi)挖至第四道支撐底標(biāo)高并設(shè)置第四道支撐為工況4，計(jì)算中將每一個(gè)工況作為一個(gè)計(jì)算步時(shí)，按增量法近似模擬施工過(guò)程反分析結(jié)果的準(zhǔn)確性很大程度上依賴(lài)于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性與代表性57。

6、反分析所得的巖土體參數(shù)一般來(lái)說(shuō)是代表某一基坑土層變形與強(qiáng)度特征的“綜合參數(shù)”，即要求實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)也能充分體現(xiàn)這一點(diǎn)，所以從以下三個(gè)方面選取反分析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)：實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)初分析，剔除因局部軟弱帶、監(jiān)測(cè)失真等因素導(dǎo)致的不合理位移；考慮數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間分布特征，選取不同開(kāi)挖層的典型位移；考慮數(shù)據(jù)點(diǎn)的空間分布，選取圍護(hù)結(jié)構(gòu)頂部的水平位移和沉降位移及周邊建筑物的沉降位移。綜合以上分析，我們選擇四種參數(shù)：E,C,?；贔LAC3D的計(jì)算模型FLAC3D一種基于三維顯示有限差分法的數(shù)值分析軟件，在計(jì)算求解中它采用了動(dòng)態(tài)松弛法，能夠較好地模擬巖土材料的塑性流動(dòng)、軟化、屈服，尤其適合做材料的彈塑性分析，大變形和模擬施工期的開(kāi)

7、挖過(guò)程及支護(hù)模擬。因此本文采用FLAC3D做數(shù)值分析的手段8。模型計(jì)算域范圍：基坑開(kāi)挖深度為15m，當(dāng)前開(kāi)挖長(zhǎng)64m，基坑寬18.5m。根據(jù)基坑開(kāi)挖影響長(zhǎng)度方向約為開(kāi)挖深度的3-4倍，深度方向約為開(kāi)挖深度的2-4倍，取基坑沿長(zhǎng)邊方向延伸約46m，基坑兩側(cè)短邊各延伸約40m，基坑底部以下取45m，到達(dá)下部含碎石粉質(zhì)粘土層，對(duì)計(jì)算結(jié)構(gòu)不會(huì)有大的影響，即模型尺寸為110m×100m×60m（長(zhǎng)×寬×高）。在FLAC3D模型中，地下連續(xù)墻和土體采用三維六面體8節(jié)點(diǎn)的實(shí)體單元模擬，鋼支撐采用3節(jié)點(diǎn)的梁?jiǎn)卧M，材料模型選用Mohr-Coulomb彈塑性本構(gòu)關(guān)系和強(qiáng)

8、度判據(jù)。由于模型范圍選取足夠大，因此我們?cè)诨拥拈L(zhǎng)邊方向（X方向）兩端（X=0,X=90）施加X(jué)方向約束，基坑的短邊方向（Y方向）兩端（Y=0,Y=70）施加Y方向約束，而在模型的底面（Z=-55）施加了XYZ三個(gè)方向的約束。計(jì)算模型材料參數(shù)如表1，計(jì)算模型如圖1。表1計(jì)算模型圍巖及支護(hù)結(jié)構(gòu)力學(xué)參數(shù)Table 1 Mechanical parameters for calculating model of surrounding rock and supporting structures土層名稱(chēng)雜填土 粘土 粉沙質(zhì)粘土190018741810C12 21 22 18 12 110.330.3

9、30.3K/MPa7.93 6.548.28G/MPa4.0 2.39 3.30層厚2.64.722圖1FLAC3D數(shù)值計(jì)算模型Fig.1 Numerical calculation model of FLAC3DGA-BP模型的建立1 目標(biāo)函數(shù)的建立本文選取現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)位移增量值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射值的殘差平方和作為目標(biāo)函數(shù)，也是遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，即：式中：為需要確定的參數(shù)向量，為參數(shù)約束條件，即待反演參數(shù)應(yīng)滿(mǎn)足本構(gòu)關(guān)系理論規(guī)則和參數(shù)允許的取值范圍；和分別為第測(cè)點(diǎn)某一施工步或某幾個(gè)施工步前后位移增量的網(wǎng)絡(luò)映射值和實(shí)測(cè)值，優(yōu)化反分析的目標(biāo)就是求得使取得最小值時(shí)的參數(shù)值。2基于GA-BP算法的位移反分

10、析采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立巖土體力學(xué)參數(shù)和位移之間的映射關(guān)系，在數(shù)據(jù)進(jìn)行更新的時(shí)候，需要進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算，很大程度上降低了反分析的效率910。而將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合7，即利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度非線(xiàn)性映射和預(yù)測(cè)的功能，又利用了遺傳算法全局尋優(yōu)特性，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)陷入局部極小問(wèn)題11。采用的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)反分析步驟如下；(1) 基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本和測(cè)試樣本的參數(shù)組合，通過(guò)FLAC3D正算程序獲取樣本的輸出，并進(jìn)行歸一化處理。(2) 給定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層及每個(gè)隱含層神節(jié)點(diǎn)數(shù)的范圍，隨機(jī)抽取一個(gè)樣本，利用GA搜索最佳ANN結(jié)構(gòu)。利用搜索得到的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)，建立巖土體

11、力學(xué)參數(shù)與輸出位移之間的映射關(guān)系1213。(3) 利用測(cè)試樣本，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)訓(xùn)練成熟的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化設(shè)置，并確定待反演參數(shù)的取值范圍。(4) 在待反演的參數(shù)取值范圍內(nèi)隨機(jī)生成可能參數(shù)群體，逐個(gè)代入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行位移預(yù)測(cè)，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值(適應(yīng)度)。若適應(yīng)度滿(mǎn)足精度要求，則當(dāng)前對(duì)應(yīng)參數(shù)即為最優(yōu)參數(shù)組合1415；若適應(yīng)度不滿(mǎn)足要求，則進(jìn)行復(fù)制、雜交、變異操作，產(chǎn)生下一子代可能的參數(shù)群體16。(6) 重復(fù)進(jìn)行(5)步操作，直到獲得滿(mǎn)足目標(biāo)函數(shù)精度的最優(yōu)參數(shù)組合。3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本構(gòu)造為了使選取的樣本能夠全面反映土體的力學(xué)影響因素，使試驗(yàn)樣本具有充分的代表性11，采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)

12、絡(luò)樣本。利用SPSS軟件來(lái)設(shè)計(jì)正交試驗(yàn)13，采用正交表L25(54)分別構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本和測(cè)試樣本，參數(shù)輸入部分如上表2，對(duì)于樣本輸出則采用FLAC3D正算獲取監(jiān)測(cè)點(diǎn)位移增量，如上表31213。其中，前20個(gè)樣本作為網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，后5個(gè)為測(cè)試樣本。表2 BP網(wǎng)絡(luò)輸入樣本Table 2 Sample input of BP network編號(hào)輸入（FLAC計(jì)算位移mm）123416.345.229.987.3425.135.8410.778.6535.235.456.389.2145.146.358.2910.6355.746.358.726.6665.825.439.878.2474.31

13、4.799.659.4383.315.929.478.5897.368.668.557.76106.258.378.699.35116.266.987.967.64126.417.0210.308.31137.457.849.178.68146.817.926.268.51156.257.908.758.48167.267.167.266.44177.387.187.758.83187.557.018.396.75198.637.678.438.57207.716.899.567.37217.346.758.929.14227.325.898.768.35236.716.9711.499.77

14、246.536.619.759.64256.467.028.948.19表3 BP網(wǎng)絡(luò)輸出樣本Table 3 Sample output of BP network試驗(yàn)編號(hào)樣本參數(shù)E0/GPaC/KPa/。u16.2634.2180.3426.2637.1200.2836.2638.4220.3646.2639.9240.3956.2642.0260.3367.3634.2180.3977.3637.1200.3687.3638.4220.3397.3639.9180.34107.3642.0200.34118.7434.2220.28 128.7437.1260.34138.7438.420

15、0.33148.7439.9180.39158.7442.0240.36169.5434.2260.39179.8237.1180.36189.8238.4200.33199.8239.9240.28209.8242.0220.282110.3134.2260.282210.3137.1240.342310.3138.4260.362410.3139.9220.392510.3142.0240.33參數(shù)的反演計(jì)算在Matlab12a中編寫(xiě)進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過(guò)GA搜索ANN結(jié)構(gòu)，獲得最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為424164；采用學(xué)習(xí)率=0.20、動(dòng)量因子=0.35、利用學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選取測(cè)試樣本的系

16、統(tǒng)誤差極小值對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值，得到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在本工程意義下泛化能力是最佳的131617。然后設(shè)置遺傳代數(shù)Igen=100、種群規(guī)模Np=20、選擇變異概率0.09，然后調(diào)用gaot工具箱，經(jīng)GA搜索得到最優(yōu)參數(shù)17，見(jiàn)表4。表4 反分析所得巖土體參數(shù)Table 4 Soil mass parameters from back analysis參 數(shù)E0（GPa）（MPa） (°)反 演 值1215.521030反演分析結(jié)果檢驗(yàn)反演分析得到巖土體參數(shù)不是我們的最終目標(biāo)，利用獲取的參數(shù)進(jìn)行后續(xù)開(kāi)挖的預(yù)測(cè)（位移、應(yīng)力、應(yīng)變、松動(dòng)圈深度等）和進(jìn)行基坑施工期穩(wěn)性評(píng)價(jià)、最后用于反饋設(shè)計(jì)與施工才是

17、我們最關(guān)注的事情。反演得到的巖土體參數(shù)是否可用還有待于驗(yàn)證，本文利用獲取參數(shù)通過(guò)正算，獲取圍巖測(cè)點(diǎn)位移，借用灰色系統(tǒng)理論中的后驗(yàn)差法1617進(jìn)行位移檢驗(yàn)來(lái)判斷反演所得參數(shù)的可信性。用后驗(yàn)差法來(lái)檢驗(yàn)實(shí)測(cè)位移和計(jì)算位移間的偏差程度：首先，計(jì)算后驗(yàn)差比值和小誤差概率，即： (2) (3)式中C為位移計(jì)算值方差與位移殘差方差的比值。殘差由計(jì)算。 然后根據(jù)、值按表6判斷結(jié)果是否可靠，經(jīng)檢驗(yàn)達(dá)到“合格”及以上認(rèn)為反演結(jié)果可用。表5 精度等級(jí)劃分表Table 6 Accuracy grade classification PC好0.950.35合格0.850.50勉強(qiáng)合格0.700.65不合格0.

18、700.65對(duì)基坑粉質(zhì)粘土層開(kāi)挖引起的增量位移進(jìn)行預(yù)測(cè)。將得到的預(yù)測(cè)值與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)值比較，兩者數(shù)值較接近，計(jì)算的后驗(yàn)差比值和小誤差概率表明了反演得到的巖土體參數(shù)能夠較好代表解放大路站基坑粉質(zhì)粘土層的整體情況，見(jiàn)表6。結(jié)果說(shuō)明了采用GABP算法得到的預(yù)測(cè)值是可信的，可以作為工程參考值。表6粉質(zhì)粘土層開(kāi)挖位移增量計(jì)算值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Table.7 Displacement comparison between computed and measured of excavation監(jiān)測(cè)點(diǎn)JF22JF23JF27實(shí)測(cè)位移-18.87-29.7418.34計(jì)算位移-17.599-28.20618.852絕對(duì)

19、誤差1.2711.5340.512相對(duì)誤差（%）-6.32-5.152.79結(jié)論與建議建立了模擬基坑實(shí)際開(kāi)挖的平面應(yīng)變有限差分計(jì)算模型，進(jìn)行了巖土體參數(shù)的增量位移智能反演，得出以下結(jié)論：(1) 建立基坑分層開(kāi)挖FLAC3D計(jì)算模型來(lái)模擬實(shí)際施工情況，基于正交試驗(yàn)方法獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和測(cè)試樣本，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，形成遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)算法，可以迅速地建立位移與巖土體參數(shù)之間的高度非線(xiàn)性映射關(guān)系，避免了參數(shù)調(diào)整時(shí)需要的復(fù)雜計(jì)算。(2) 合理選取反演參數(shù)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)位移增量數(shù)據(jù)，運(yùn)用遺傳算法全局尋優(yōu)特點(diǎn)，借助訓(xùn)練好的圍巖參數(shù)-位移之間非線(xiàn)性映射關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，成功反演出與彈塑性模型相

20、關(guān)4個(gè)巖土體參數(shù)。(3) 運(yùn)用反演參數(shù)，通過(guò)正算對(duì)基坑粉質(zhì)粘土層開(kāi)挖引起位移增量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并進(jìn)行了位移的后驗(yàn)差法檢驗(yàn)，結(jié)果表明反演參數(shù)的適用性，可作為后續(xù)開(kāi)挖施工設(shè)計(jì)依據(jù)617。1楊林德,朱合華等.巖土工程問(wèn)題的反演理論與工程實(shí)踐M.北京:科學(xué)出版社,1998. 2楊志法.巖土工程反分析原理及應(yīng)用.地震出版社，20023呂愛(ài)鐘,蔣斌松等.巖石力學(xué)反問(wèn)題M.北京:煤炭工業(yè)出版社,1998.4黃運(yùn)飛，馮靜.計(jì)算工程地質(zhì)學(xué)M.兵器工業(yè)出版社，1992.5朱維申等考慮時(shí)空效應(yīng)的地下洞室變形觀(guān)測(cè)及反分析J巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，1989，8(4)346-353.6鄧聚龍.灰色控制系統(tǒng)J.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),1982(3):1