砂土区间地铁盾构施工土体参数反演及其验证
1 引言 随着城市规模的扩大和人口的急剧增多,为解决交通拥塞问题,沈阳市的地铁建设工程日益增多。由于施工路段地面交通繁忙,盾构法施工在沈阳地铁建设中应用较为广泛。盾构施工过程中推进方向改变的、隧道沉降及受扰动土的再固结均会引起盾构周围地层的变化,改变开挖断面周围土体的力学参数。通过原位试验和室内试验测出的土体参数很难真实的反映开挖扰动后土体的力学性质。从1972年由Karanag和Clough提出位移反分析的思想开始,许多学者对反分析方法进行了研究,并取得了很多成果,为解决岩土工程材料参数问题上提供了一种有效的手段。冯夏庭等人提出了一种进化神经网络的位移反分析方法,使反分析的结果为全局最优解。周瑞忠等人根据BP神经网络对深基坑的支护进行了位移反分析,并与有限元的方法结合起来,验证了反分析的有效性。李瑞有等人利用均匀设计理论和遗传神经网络相结合的反分析方法,减少网络学习的样本数量,同时可使有限元正分析过程与反分析过程分离,大大地减少了反分析时间,提高了反分析效率和准确性。本文针对沈阳特殊的砂土地层条件,根据现场勘查得出的土体力学参数,使用正交设计法提出土体力学参数样本,并利用改进的遗传-神经网络算法,对盾构区扰动土体参数进行位移反分析,提出建议的土体参数值。


