浅论城门洞型隧道围岩变形场分布规律分析与预测模型研究

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1、分类号UDC密级学号0708140745活矫争了，去军硕士学位论文城门洞型隧道围岩变形场分布规律分析与预测模型研究营强学科名称:岩土工程学科门类:工学指导教师:李宁教授申请日期:2010年3月独创性声明本人所呈交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除特别加以标注的地方外，论文中不包含其他人的研究成果。与我一同工作的同志对本文的研究工作和成果的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并已致谢。本论文及其相关资料若有不实之处，由本人承担一切相关责任论文作者。:摘执_八，、月，。学位论文使用授权声明本人堕丛-在导。，指导下创作完成学位论文。知识产权归西安理工大学所有，本人今

2、后在使用或发表该论文涉及的研究内容时，会注明西安理工大学。本人作为学位论文著作权拥有者，同意授权西安理工大学拥有学位论文的部分使用权(在以下“口”中标明，同意的划“矿”，不同意的划“x，’)，即:本人提交的印刷版和电子版学位论文，酒学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存;灯学校可以将学位论文的全部内容编入公开的数据库进行检索;哟学校可以将学位论文的摘要编入公开的数据库进行检索;百学校可以将公开的学位论文或解密后的学位论文作为资料在图书馆、资料室等场所及校园网上供校内师生阅读、浏览。本人学位论文全部或部分内容的公布(包括刊登)授权西安理工大学研究生学院办理。(保密的学位论文在解密后，适用

3、本授权说明)论文作者。丝导师狐粤、，.$一/摘要论文题目:城门洞型隧道围岩变形场分布规律分析与预测模型研究学科名称:岩土工程研究生:营强签名:指导教师:李宁教授签名:摘要本文着眼于施工信息化的飞速发展，针对城门洞型地下洞室的设计施工现状，在前人的研究基础上继续前进。吸收已有的成果并进一步开发功能更全面、性能更完善、界面更友好的智能化围岩变形预测系统，加快施工信息化的步伐。本文研究工作的主要内容可归纳为以下四个方面:(一)应用BP神经网络，建立无断层影响的、可预测任意变形模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角、洞室埋深、洞跨、高跨比、侧压力系数条件下洞周围岩变形的预测模型，对无断层影响时各因素对地

4、下洞室变形稳定性的影响规律进行研究。(二)采用前人关于断层对洞室变形影响的研究成果，针对《地下洞室围岩应力场变形场仿真分析平台》(版本1.0)的适用对象仅为特定尺寸的地下洞室的局限性进行改进，使之不再受洞室尺寸的限制，成为可以对单断层影响下的、任意围岩类型、尺寸的地下洞室变形稳定性进行预测的系统，适用范围迅速扩大。(三)在前人关于受双断层影响的地下洞室稳定性规律分析的基础上进行深化研究，通过大量的数值仿真试验，应用BP神经网络，建立受双断层影响的、可预测任意变形模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角、洞室埋深、洞跨、高跨比、侧压力系数的预测模型，对双断层影响时各因素对地下洞室变形稳定性的影响规律

5、进行研究。(四)将所有的研究成果应用VB和FORTRAN语言进行综合系统研发，开发一套集无断层、单断层、双断层洞室围岩变形预测系统的智能化分析平台软件，并以拉西瓦地下厂房为例详细讲解了该软件的操作步骤，将理论最终推向了实际，接受实践检验。关键词:地下洞室;围岩变形;数值试验;断层;神经网络)-西安理工大学硕士学位论文TitlG:THEL周四ANALYSISANDPREDICT旧NMODELDEVELOPMENTOND!SPLACEMENTFIELDOFSURROUNDINGROCKMASSOFCITY-OPEN!NGSHAPEDTUNNELSMajor:GeotechnicalEngin

6、eeringName:JIANQIANGSignature:5iPervisor:Prof.NingLiSignature:Abst门CtThisartielefocusesontheconstruCtionoftheraPiddeveloPmeniofinformationteclmologyforthecityoPeningsbaseddesignandeonstructionofundergroundtunelsandmoveforwardonthebasisofthePreviousstudies.Absorptionofexistingresultsanddoingfurthe

7、rresearehofamoreeomPrehensivefunctional，Performanee，beter，morefriendlyinie血ce，intelligenirockdeformationPredictionsystem，sPeeduPthePaceofinformationtechnologyofconstruction.Themaincontentsareasfollows:(A)APPlicationBPn