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摘要:
在贝叶斯理论框架下,提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先,分析硬岩隧道常用的启裂—剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源,确定其概率统计特征;其次,利用粒子群算法优化多输出支持向量机,建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面;最后,结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型,运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中,利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度,与监测数据吻合较好.结果表明,该方法可以实现围岩多参数快速概率反演,更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计.
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文献信息
篇名 深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法
来源期刊 工程科学学报 学科 工学
关键词 硬岩隧道 概率反演 多源数据融合 贝叶斯理论 多输出支持向量机
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 78-87
页数 10页 分类号 TU452
字数 语种 中文
DOI 10.13374/j.issn2095-9389.2019.01.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴顺川 北京科技大学土木与资源工程学院 172 2411 26.0 41.0
5 吴忠广 北京科技大学土木与资源工程学院 15 66 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
硬岩隧道
概率反演
多源数据融合
贝叶斯理论
多输出支持向量机
研究起点
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工程科学学报
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