[发明专利]基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法及装置

说明书

本发明提供基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法及装置，能够在确保计算精度和分析预测结果的准确性的前提下，极大提高计算效率。方法包括：步骤1，选择A个样本作为初始试验样本点，数值模拟得到A个初始临界点；步骤2，以A个初始临界点为分类依据，得到A个初始分类器，共同将参数空间划分为联合稳定域Ω⁺和联合不稳定域Ω^‑；步骤3，通过划分的联合域对待分类样本进行分类判定；步骤4，通过未定样本更新联合域范围；步骤5，利用更新后的联合域范围对剩余未定样本进行分类判定，使得未定集合中的未定样本数下降；步骤6，重复步骤4和5，直至未定集合中的未定样本数为零时停止迭代，完成分类；步骤7，计算得到隧道掌子面失效概率。

技术领域

本发明属于隧道工程设计和施工技术领域，具体涉及基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法及装置。

背景技术

在软弱围岩，特别是土体中施工的隧道，开挖后掌子面纵向方向产生应力释放，并逐步降低至零，容易导致较大的挤出变形。挤出变形若得不到及时有效的控制，可能发生掌子面失稳塌方，严重威胁施工人员生命安全和机械施工设备的安全。因此，有必要在隧道施工前对掌子面的安全性进行评估，若掌子面为稳定状态，则开进行正常开挖，否则，需要采取相应的加固措施，预防掌子面塌方。由于隧道掌子面稳定性是一个复杂的三维非线性问题，难以通过经验公式或具有普遍适用性的解析方法进行分析，因此现有研究常常采用三维数值计算方法评估掌子面稳定性。

然而，在实际工程中，影响隧道掌子面稳定性的部分参数，如隧道周围土体的粘聚力和内摩擦角往往具有不确定性，这种情况下隧道掌子面的失稳是一个概率问题。根据土体参数的统计特征，预测隧道掌子面的失效概率，是一个迫切需要解决的问题。

常用的概率分析方法包括解析法，蒙特卡洛法等等。其中，蒙特卡洛法通过大量的样本进行确定性分析，直接统计这些样本中失效的次数，并以此计算失效概率，准确性最高。确定性分析可采用三维数值计算进行，然而，概率分析所需样本数量较多，可能达到几万甚至几十万个。对这些样本全部进行三维数值计算所需计算时间太长，采用常规计算机基本无法实现。

因此，如图1所示，现有技术一般是先选取少量试验样本，然后通过多项式、支持向量机、神经网络等方法确定近似的极限状态平面，通过极限状态平面将参数空间划分为稳定域和失效域两个子空间进行预测。但由于模型和地层的复杂性，隧道掌子面的真实极限状态平面是无法确定的，而近似极限状态平面又不能与真实的极限状态平面完全吻合，必然会产生误差域，从而使得落在误差域内的样本得到错误的预测结果，最终影响概率分析结果的准确性。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法及装置，能够在确保计算精度和分析预测结果的准确性的前提下，极大提高计算效率。

为了实现以上目的，本发明采用了以下方案：

方法

如图2所示(以A＝5为例)，本发明提供基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对隧道掌子面采用中心复合采样的方式选择A个样本作为初始试验样本点；将这些试验样本点进行强度折减计算，通过得到的安全系数进行换算，得到位于极限状态平面上的A个初始临界点(这里只是确定A个位于极限状态平面上的点，即临界点，并非得到极限状态平面)；