基于多目标及贝叶斯理论的岩土工程反分析方法研究

论文摘要

近年来,我国进行了大量市政交通及水利水电的基础设施建设。开发城市地下空间需要进行深基坑开挖施工,大型水电站在施工过程中经常需要对高边坡进行开挖。基坑塌陷,开挖引起的不均匀沉降,山体滑坡或局部边坡崩塌都会造成严重的工程事故。为了防止和减少这些工程灾害的发生,必须准确预测和评估由开挖引起的边坡变形。岩土地质力学参数是影响预测和评估结果的主要因素之一。通过测量方法得到的计算参数,由于存在尺度效应和不确定性等缺点,不适合直接应用于数值计算。反演分析是通过现有监测数据,建立反演分析模型,最终即可获得等效岩土地质力学参数。本文基于多目标优化与贝叶斯理论,以高岩石边坡开挖工程及大型深基坑工程为依托,从多目标反分析与概率反分析两个方面,对多个复杂开挖工程提出了完整有效的新方法,可更快速准确的对工程的安全性进行预测预警。本文的主要研究工作及成果概括如下:1.利用正交设计,有限差分建模,BP神经网络和VEGA算法,提出了BPNN-VEGA多目标分析方法。与使用权重系数分配的反分析法相对比,所提出的BPNN-VEGA程序不仅提高了计算速度还缩小了计算误差。在沙坪坝深基坑开挖工程案例中,使用反演参数进行计算的预测结果与实际变形趋势一致。表明使用所提方法可依据监测数据对深基坑在开挖过程中的变形进行预测。2.在上述多目标反演程序的基础上通过结合更先进的NSGA-II算法,提出可同时依据3种以上监测数据的水工高边坡多目标反分析程序。首先通过一个简单的数值算例验证了所提方法的有效性,然后将该方法应用于大岗山水电站右岸边坡开挖工程的案例中,有效预测了开挖边坡重要部位的变形。因此,可用于对大型水电工程中的复杂高边坡岩体地质力学参数识别以及对后续开挖产生变形的预测。3.针对西南地区大型水电站高边坡的开挖工程,提出了岩石边坡开挖同时更新模型参数的贝叶斯概率反分析法。通过分析岩土体材料对预测模型的灵敏度,可降低预测模型参数的维度。现场外部位移与锚索锚固力监测值被用来作为贝叶斯更新的依据。通过采用一种多链蒙特卡洛马尔科夫链仿真算法（DREAM）对不确定变量的后验概率密度函数进行采样,对比三种更新条件下概率反分析结果并预测后续开挖步的位移与应力值,验证了所提方法的有效性与实用性。随着获得监测数据的不断增多,参数的不确定性被减小并且预测模型的输出精度增高。4.在高岩石边坡开挖工程的概率反分析研究基础上,通过结合强度折减法建立了边坡安全预警模型。首先使用观测到的监测信息来反馈分析岩土体地质力学参数,然后使用更新的参数来计算边坡的安全系数。其中概率反分析确定了对观测结果产生最多不确定性的主要基本参数。将安全系数作为预警指标,分为四级预警。最后通过两河口水电站洞式溢洪道进口边坡开挖工程来阐述预警框架的分析流程。

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博士生自认为的论文创新点

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 多目标反分析方法发展现状

1.2.2 概率反分析方法发展现状

1.3 本文主要研究内容与研究方法

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法

1.3.3 技术路线

第2章研究的理论基础与方法

2.1 引言

2.2 反演分析中的多目标优化理论

2.2.1 多目标方程

2.2.2 传统方法

2.2.3 Pareto解概念

2.2.4 多目标演化算法

2.3 工程中的不确定性

2.3.1 随机变量的概率分布

2.3.2 贝叶斯理论

2.3.3 贝叶斯方程的求解方法

2.4 多因素实验设计方法

2.4.1 正交设计

2.4.2 拉丁超立方抽样

2.5 非线性统计模型建模方法

2.5.1 响应面法

2.5.2 人工神经网络

2.6 本章小结

第3章运用Pareto多目标反分析方法识别岩土材料参数

3.1 引言

3.2 BPNN-VEGA方法的原理

3.2.1 BP神经网络

3.2.2 使用VEGA求解多目标函数

3.2.3 BPNN-VEGA程序的工作流程

3.3 案例应用:沙坪坝深基坑开挖工程

3.3.1 现场概况

3.3.2 计算模型

3.3.3 多目标方程

3.3.4 反演分析过程

3.4 计算结果

3.4.1 反演参数的识别结果

3.4.2 与权重系数法计算结果的对比

3.4.3 计算位移与测量位移的对比

3.4.4 剪胀角的影响

3.5 本章小节

第4章运用多目标反分析方法预测开挖引起的边坡变形

4.1 前言

4.2 智能多目标反分析方法

4.2.1 多目标函数

4.2.2 反演分析程序

4.3 数值算例

4.4 大岗山水电站右岸边坡开挖

4.4.1 项目描述

4.4.2 工程地质条件

4.4.3 开挖过程和现场监测系统

4.5 大岗山右岸边坡的反演模拟分析

4.5.1 数值模型

4.5.2 监测点的选择和反演参数空间的确定

4.5.3 多目标反演分析

4.5.4 反演分析的结果

4.6 本章小结

第5章复杂高岩石边坡工程贝叶斯参数更新

5.1 前言

5.2 岩质边坡开挖工程的贝叶斯更新程序

5.2.1 参数灵敏度分析

5.2.2 模型函数

5.2.3 先验分布和似然函数

5.2.4 岩质边坡开挖的贝叶斯更新流程

5.3 两河口水电站工程边坡

5.3.1 工程概况

5.3.2 边坡岩体的地质力学参数

5.3.3 数值模型

5.4 贝叶斯参数更新及结果

5.4.1 仅使用一种测量值更新不确定变量

5.4.2 使用位移和锚固力更新不确定变量

5.5 本章小结

第6章基于贝叶斯理论的高岩石边坡安全预警模型

6.1 边坡安全性的监测与预警

6.2 一种用于开挖边坡的安全性预警框架

6.2.1 基本参数空间中的边坡稳定性

6.2.2 概率反分析

6.2.3 预警等级

6.2.4 BBM预警框架

6.3 工程算例

6.3.1 工程地质条件

6.3.2 边坡模型

6.3.3 监测点选择

6.3.4 失稳判据

6.4 边坡开挖期间的稳定性分析与预警

6.4.1 敏感性分析

6.4.2 神经网络

6.4.3 贝叶斯反分析结果

6.4.4 蒙特卡洛模拟计算安全系数

6.5 本章小结

第7章结论与展望

7.1 主要结论

7.2 研究展望

参考文献

攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果目录

一、攻读博士期间发表论文情况

二、攻读博士期间主要科研工作情况

致谢

文章来源

类型: 博士论文

作者: 孙阳

导师: 姜清辉

关键词: 多目标优化,贝叶斯理论,反演分析,深基坑开挖,高岩石边坡,监测预警

来源: 武汉大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 地质学,建筑科学与工程

单位: 武汉大学

分类号: TU43

总页数: 165

文件大小: 7329K

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