[发明专利]一种基于BP神经网络的隧道动态施工方法

权利要求书

1.一种基于BP神经网络的隧道动态施工方法，其特征在于：包括步骤如下：

S1：沿隧道轴向将隧道分为多个施工段，并在各施工段中间布置地表沉降监测点；

S2：在隧道所处区域进行地质钻孔勘探，提取土体钻芯并测量其力学参数，根据力学参数对土体进行分层，在注浆设计范围内分别测量浆脉和土体的力学参数，然后根据等效作用原理，求出等效后各土层和注浆体的力学参数；

S3：以S2中测量得到的各土层和注浆体的力学参数为基准集，通过蒙特卡罗方法生成输出层数据，利用数值模拟方法计算得到地表沉降值作为输入层数据，训练生成BP神经网络；

S4：采用多循环方式对隧道进行预注浆加固、开挖和支护，分段施工并监测地表沉降值；

S5：将隧道开挖引起的地表沉降监测值输入到BP神经网络中，反演得到各土层和注浆体的力学参数；

S6：根据S5中反演得到的各土层和注浆体力学参数，利用数值模拟方法预测下一施工段的地表沉降，当最大沉降量超过地表沉降控制值时，增大注浆范围或注浆压力；当最大沉降量小于地表沉降控制值的20％时，减小注浆范围或注浆压力；进行反复调整，优化注浆参数；S7：利用S6优化后的注浆参数进行预注浆加固，然后进行开挖并及时支护，实时监测地表沉降值；

S8：重复上述S5～S7，逐段向前施工。

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的隧道动态施工方法，其特征在于：所述S1中施工段长度为隧道洞径的2～5倍。

3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的隧道动态施工方法，其特征在于：所述S1中的地表沉降监测点每一排为7～15个，且关于隧道中心呈对称分布。

4.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的隧道动态施工方法，其特征在于：所述S2中的地质钻孔沿隧道轴向布置，钻孔数量不少于3个。

5.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的隧道动态施工方法，其特征在于：所述S2中地质钻孔的孔底位于隧道底板3倍洞径以下。

6.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的隧道动态施工方法，其特征在于：所述S2中力学参数包括压缩模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角。

7.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的隧道动态施工方法，其特征在于：所述S5中反演得到各土层和注浆体的力学参数包括弹性模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角。