山岭地区大断面公路隧道施工风险预警研究

论文摘要

随着国民经济的发展,山岭隧道的数量增加越来越快,为了满足日益增长的交通量需求或交通条件的要求,大断面、大跨度形式的隧道,尤其是3、4车道的公路山岭隧道越来越多。由于隧道断面的增大,导致了施工难度的增加,使得隧道施工安全事故频频发生。在一系列的惨痛事故中,我们可以看出:在现有的施工条件下,对于大断面隧道施工,没有明确的风险管理意识,没有清晰的风险管理预警概念造成的代价有多么沉痛,因此,对于山岭地区大断面公路隧道预警系统研究迫在眉睫,这是隧道安全管理的客观需要,也是保证建设目标实现的现实需要。本文针对山岭地区大断面公路隧道施工风险管理尚未成熟的现状,将风险管理理论和预警理论应用于实际隧道施工中,提出了建立山岭地区大断面公路隧道施工风险预警系统的研究。首先,论述大断面隧道的施工风险特点、断面结构、施工方法和技术,以及隧道施工风险管理理论,通过对影响大断面隧道施工不确定性风险进行辨识、评价,从而实现对隧道施工风险的科学管理和控制。其次,根据构建原则筛选建立山岭地区大断面公路隧道施工风险预警指标体系。然后,指出了构建预警模型的原则、主要方法、运行流程,并根据此运用了BP神经网络建立了山岭地区大断面公路隧道施工风险预警模型。并确立了预警阀值和划分了预警信号,通过定量计算各指标值,当预警监控指标突破预警阀值时,系统将发出预警信号,并根据情况采取相应的措施。最后,通过实际案例论证BP神经网络预警模型的实用性。目前,我国山岭地区大断面隧道施工风险管理和国际技术先进的国家相比还存在很大的差距,施工过程对潜伏的风险缺少前瞻性、推测、判断,项目风险处理手段单一落后,风险事故给业主和施工单位造成的巨大损失将不可估计。而预警系统的研究可以在损失发生前预测出风险发生的可能性,改变了传统的风险事后控制,大大减少了由风险事故造成的损失。因此,预警系统的研究对于减少隧道安全风险事故具有重要的意义。本论文结合重庆市自然科学基金项目《公路山岭隧道施工安全风险评价及其安全管理系统研究》课题进行。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 本文研究背景
• 1.2.1 国内外隧道风险管理的发展历史和研究现状
• 1.2.2 预警理论的发展历史和研究现状
• 1.3 本文研究的目的、意义和思路
• 1.4 本文研究的内容、难点和创新点
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 本文研究的难点
• 1.4.3 本文的创新点
• 第二章 山岭地区大断面公路隧道施工风险分析
• 2.1 大断面公路隧道施工分析
• 2.1.1 大断面公路隧道施工风险的特点
• 2.1.2 大断面公路隧道断面形式
• 2.1.3 大断面公路隧道施工方法
• 2.2 山岭地区大断面公路隧道施工风险分析
• 2.2.1 山岭地区大断面公路隧道施工风险定义
• 2.2.2 山岭地区大断面公路隧道施工风险影响因素辨识和分析
• 2.2.3 山岭地区大断面公路隧道施工风险评价
• 2.2.4 山岭地区大断面公路隧道施工风险应对
• 2.3 山岭地区大断面公路隧道施工风险预警理论
• 2.3.1 预警管理理论基础
• 2.3.2 预警系统基本组成要素
• 第三章 山岭地区大断面公路隧道施工风险预警指标体系
• 3.1 风险预警指标体系研究概述
• 3.2 大断面公路隧道施工风险预警指标体系构建原则
• 3.3 大断面公路隧道施工风险预警指标体系筛选原则
• 3.4 大断面公路隧道施工风险预警指标体系
• 3.5 大断面公路隧道施工风险预警指标体系测算
• 第四章 山岭地区大断面公路隧道施工安全风险预警
• 4.1 山岭地区大断面公路隧道施工风险预警系统概念
• 4.2 预警研究方法
• 4.3 预警基本流程
• 4.4 山岭地区大断面公路隧道施工风险预警警限和警级的确立
• 4.5 风险预警管理的功能
• 第五章 基于BP 神经网络理论的大断面公路隧道施工风险预警模型
• 5.1 神经网络理论概述
• 5.2 神经网络基本概念
• 5.2.1 神经元模型
• 5.2.2 神经网络基本结构
• 5.2.3 神经网络的分类
• 5.3 基于BP 神经网络的大断面公路隧道施工风险预警模型构建
• 5.3.1 BP 算法
• 5.3.2 大断面公路隧道施工BP 神经网络模型推导
• 5.3.3 BP 神经网络改进算法
• 5.3.4 初值选取原则及隐层节点个数的确定
• 第六章 案例分析与计算机程序设计
• 6.1 计算机程序设计
• 6.1.1 MATLAB 概述
• 6.1.2 MATLAB 特点
• 6.1.3 MATLAB 神经网络工具箱
• 6.1.4 基于图形用户界面（GUI）的系统实现
• 6.1.5 基于Simulink 仿真工具的系统实现
• 6.2 案例分析
• 6.2.1 工程概况
• 6.2.2 基于BP 神经网络在围岩等级判别中的预警
• 6.2.3 基于 BP 神经网络大断面公路隧道施工风险预警
• 第七章 结论和展望
• 致谢
• 参考文献
• 在学期间发表的论著及取得的科研成果