论文摘要
我国正处于大规模地铁建设时期。隧道工程固有的不确定性孕育了风险,由此而导致的工程事故造成了巨大的经济损失和人员伤亡。国际上一种有效的技术政策管理手段是工程保险,而国内大型基础设施工程保险已经起步,急需建立包括技术和管理不确定性在内的风险分析模型,用于隧道工程快速预警、诊断和必要的应急维修方案决策等。这种模型不同于传统的基于可靠度理论的结构设计方法,其研究工作刚刚起步。本文将基于概率风险分析的贝叶斯网络(Bayesian Belief Network)技术应用于隧道开挖风险分析中。依据隧道开挖地层中的拱效应和土体强度发挥程度建立了隧道开挖风险分析方法。借助ABAQUS有限元软件对14个隧道开挖算例进行了有限元模拟和分析,将算例分析结果作为贝叶斯网络参数学习的案例,利用Netica?贝叶斯网络软件建立了城市地铁隧道开挖风险分析模型,并对设计案例进行了概率推理计算、最大可能解释计算和敏感性分析。结果表明,所建模型的风险分析结果比较符合实际情况。为了建立合理的隧道开挖贝叶斯网络模型,本文利用ABAQUS有限元软件对城市地铁隧道开挖的变形和稳定问题进行了研究。本文将隧道变形分解为隧道上浮、地层损失和隧道椭圆化三种基本变形模式,在平面应变条件下,对弹性土体中的这三种变形模式进行有限元模拟,并与解析解比较,吻合较好。研究表明:影响地层变形的主要因素是泊松比、相对埋深、地层损失率和隧道椭圆化程度;地层损失引起地层变形后,隧道结构本身将发生整体下沉,这一向下位移是能否较好模拟地层损失的关键。本文还对平面应变条件下Mohr-Coulomb理想弹塑性砂土中无衬砌隧道的极限支护压力问题进行了模拟,并与塑性力学上下限解进行了比较。研究表明,有限元计算结果介于Atkinson上限解和Muhlhaus下限解之间,而Atkinson下限解的正确性值得怀疑。内摩擦角影响平面应变状态下砂土中无衬砌隧道的极限支护压力,因而是研究隧道稳定性时所考虑的重要因素。
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- [3].基于贝叶斯网络的静态话题追踪模型[J]. 数据分析与知识发现 2020(Z1)
- [4].一种新型动态贝叶斯网络分析方法[J]. 中国机械工程 2020(12)
- [5].组合数据下贝叶斯网络构建算法研究[J]. 电子技术与软件工程 2020(09)
- [6].基于贝叶斯网络的交通事故致因路径分析[J]. 智能城市 2020(17)
- [7].基于贝叶斯网络的虚拟学习模块[J]. 计算机技术与发展 2020(08)
- [8].有限总体中总体数量的贝叶斯预测(英文)[J]. 数学杂志 2018(05)
- [9].贝叶斯网络在入侵检测中的应用[J]. 中国新通信 2017(09)
- [10].基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法研究[J]. 中国标准化 2017(14)
- [11].基于贝叶斯网络的停车场主动引导算法研究[J]. 农机使用与维修 2017(10)
- [12].基于分层动态贝叶斯网络的武器协同运用[J]. 舰船电子工程 2015(12)
- [13].贝叶斯因果图的构建与应用[J]. 统计与决策 2016(07)
- [14].基于信息融合的贝叶斯网络毁伤评估方法[J]. 四川兵工学报 2015(04)
- [15].基于贝叶斯网络的地铁施工风险管理分析[J]. 四川建材 2015(03)
- [16].贝叶斯网络和聚类分析在肾虚证中的比较研究[J]. 时珍国医国药 2015(06)
- [17].基于贝叶斯网络的装甲目标战术企图推理模型构建[J]. 火力与指挥控制 2015(07)
- [18].贝叶斯网络的构建过程[J]. 智富时代 2018(07)
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