BP神经网络在分岔隧道位移反分析中的应用

第25卷 增2 岩石力学与工程学报 Vol.25 Supp.2 2006年10月 Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering Oct.，2006

收稿日期：2005–09–28；修回日期：2005–12–11 作者简介：易小明(1979–)，男，2000年毕业于中国地质大学勘察与基础工程专业，现为博士研究生，主要从事隧道工程、断裂损伤方面的研究工作。E-mail：yi_19_82@sohu.com

BP神经网络在分岔隧道位移反分析中的应用 易小明1，陈卫忠1，李术才2，戴永浩1 (1. 中国科学院 武汉岩土力学研究所，湖北 武汉 430071；2. 山东大学 岩土与结构研究中心，山东 济南 250061)

摘要：在西部交通建设过程中，沪蓉西宜昌—恩施段的高速工程穿过的多为崇山峻岭，地形地质条件极为复杂，遇到很多以前很少甚至从未涉及的难题。在隧道建设方面，为适应多变的地形地质条件，不仅设置连拱隧道、小间距隧道等多种型式，而且还设置分岔隧道，即一端洞口为连拱隧道甚至四车道大拱，而另一端洞口为上下行分离隧道。利用沪蓉西八字岭分岔隧道现场监控量测数据，结合有限差分程序FLAC3D与BP神经网络模拟技术，对

该分岔隧道围岩参数进行位移反演分析，并考虑隧道围岩爆破松动圈的影响。工程应用结果表明，该方法适用于求解这类大规模、复杂非线性隧道工程问题，其稳定性、适用性良好，精度满足工程要求。研究结果将对该隧道和西部山区类似的复杂结构长隧道的勘察、设计、施工起到一定的指导作用。 关键词：隧道工程；分岔隧道；有限差分；BP神经网络；位移反分析 中图分类号：U 45 文献标识码：A 文章编号：1000–6915(2006)增2–3927–06

APPLICATION OF BP NEURAL NETWORK TO BACK ANALYSIS OF FORKED TUNNEL DISPLACEMENT

YI Xiaoming1，CHEN Weizhong1，LI Shucai2，DAI Yonghao1 (1. Institute of Rock and Soil Mechanics，Chinese Academy of Sciences，Wuhan，Hubei 430071，China； 2. Geotechnical and Structural Engineering Research Center，Shandong University，Jinan，Shandong 250061，China)

Abstract：In the construction process of west transportation，the section of Yichang—Enshi along Hurong expressway goes through many high and precipitous mountain areas，which induces many problems seldom or never met before. At the aspect of tunnel construction，to adapt to the varying and complex geological and topographic conditions，the forked tunnel together with double-arch，small-interval tunnel styles have been designed，that is，one entrance of the tunnel is four-driveway with big arch or double arches，and the other is apart double tunnels. Based on site monitoring data of the tunnel，the back analysis of forked tunnel displacement is well performed by combining the well-known finite difference program FLAC3D with BP neural network，considering

the effects of broken and damaged zones. According to the results of engineering practice，it is revealed that this kind of back analysis method is capable to large-scale，complicated and nonlinear tunneling engineering，and is robust and practical enough to well meet the precision requirements of geotechnical engineering. Moreover，the results can be expected to be helpful and meaningful to reconnaissance，design and construction for not only the current studied one but also many similar complex and long tunnels in western China. Key words：tunnelling engineering；forked tunnel；finite difference；back-propagation neural network；displacement back analysis ·3928· 岩石力学与工程学报 2006年 1 引 言 目前，国内外对分岔隧道相邻隧道施工的受力分析、施工顺序、控制爆破等的研究成果较少，国内外尚无相应的设计、施工技术规范和标准。因此，开展分岔隧道的设计、施工关键技术研究显得尤为重要[1]。吴 波等[2]对地铁分岔隧道施工性态进行了三维数值模拟，在工程实践中起到了重要的指导作用。孙玉国和白继承[3]对高速公路中硬岩分岔山岭隧道施工技术经验进行了总结探讨。总体上，当前隧道工程中，针对分岔隧道的研究并不多见，特别是分岔隧道位移反分析研究工作尚鲜见有文献报道。 在相关的隧道位移反分析研究工作方面，杨林德[4]、吕爱钟和蒋斌松[5]对岩土工程中的反演理论进行了系统深入的论述，并在很多工程实践中得到应用；邓建辉等[6]将神经网络和遗传算法应用到岩石边坡位移反分析中，提高了位移反分析的计算效率。由于岩土工程具有规模大、构造复杂、初始地应力场复杂等特点，决定隧道岩土工程的位移反分析以基于增量位移的反演正算模型为主。这种方法的局陷在于，在目标函数的优化求解过程中，每次参数调整均需进行有限元计算。对于大型隧道工程而言，其计算范围较大，节点数较多，本构关系复杂，开挖方式多样，从而导致计算量巨大，速度缓慢，在当前的微机上难以实现。所以，对于大规模的非线性反演问题，如果能建立一种待定参数与位移之间的函数映射关系，代替上述有限元计算，计算效率将大为提高。而且，在多数位移反分析中，监测数据本身存在的噪音，往往使得优化反演难以收敛。而BP神经网络在解决这些问题方面有着强大的优势。 BP神经网络(back-propagation neural network)是使用最为广泛的人工神经网络之一，它具有较强的非线性动态处理能力，无需知道变形与力学参数之间的关系，可实现高度非线性映射，其较强的学习、存储和计算能力，特别是较强的容错特性，适用于从实例样本中提取特征，获取知识，从而较好地表达位移和力学参数间的隐式非线性映射关系[7]。 本文将在沪蓉西八字岭分岔隧道现场监测结果的基础上，依据施工过程力学原理，利用BP神经网络建立待反演参数与相应计算位移之间的映射关系，代替耗时的反演有限元计算。反演结果将直接服务于现场设计施工，并为类似分岔隧道工程提供参考。 2 工程概况 建设中的沪蓉国道主干线湖北省境内宜昌—恩施段高速公路为我国最早规划的“两纵两横”国道主干线中的最后未贯通路段。由于该工程穿过的区域多为崇山峻岭，地形地质条件极为复杂，在西部高速公路建设中遇到很多以前很少甚至从未涉及的难题。在隧道建设方面，为了适应多变的地形地质条件，不仅设置了连拱隧道、小间距隧道等多种型式，而且还设置了分岔隧道，即一端洞口为连拱隧道甚至四车道大拱，而另一端洞口为上下行分离隧道。所以，在这种复杂隧道结构条件下，开展各项研究其意义是不言而喻的[1]。

沪蓉西八字岭隧道进口位于宜昌市长阳县榔坪镇八字岭村，出口位于恩施州巴东县野三关镇栗子园村四渡河东岸。设计为分叉隧道，进口为分离式，与八字岭特大桥西桥台相连；出口为连拱式，与四渡河特大桥东桥台间相距仅20～30 m。洞室净空9.75 m×5.0 m，最大开挖跨度26 m，最大埋深约

450 m，属特长隧道。而且，类似分岔隧道在沪蓉西就有3处。 该分岔隧道复杂的受力结构及开挖方式、开挖步骤等，给设计、施工都提出了许多新的课题，本文的研究也即来源于此。

3 数值模拟结果 FLAC3D程序是美国Itasca公司开发的三维快速

拉格朗日分析程序[8]。该程序是一种基于三维显式

有限差分法的数值分析方法，它在求解过程中采用了离散元的动态松弛法，能较好地模拟岩土体材料的屈服、塑性流动、软化直至大变形，尤其是在材料的弹塑性分析、大变形分析以及模拟施工过程等领域有其独到的优点。考虑到该分岔隧道的具体工况较复杂，拟采用FLAC3D程序进行数值模

拟。 八字岭隧道分岔段围岩设计为IV类，参考设计院提供的围岩参数，见表1；中隔墙为C25钢筋混凝土；初期支护形式为：系统锚杆；φ8钢筋网，