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期刊信息/Journal information
现代隧道技术
现代隧道技术

梅志荣

双月刊

1009-6582

xdsdjs@yahoo.com.cn

028-87580049

611731

四川省成都市高新西区古楠街97号

现代隧道技术/Journal Modern Tunnelling TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为推动我国隧道及地下工程科技进步做出了突出贡献，深受业界人士好评。
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    深部隧道围岩承载拱演变规律及影响分析

    潘童张俊儒戴轶陈鹏涛...
    72-84页
    查看更多>>摘要：为研究深埋条件下隧道开挖后围岩承载拱的演变规律,通过承载拱力学模型推导深部隧道围岩承载拱内外边界的解析解,采用有限差分软件对不同围岩级别、不同埋深及不同侧压力系数条件下深埋隧道围岩承载拱的演变规律及各影响因素的耦合作用进行分析研究.结果表明:各因素对深部隧道围岩承载拱的影响程度从大到小依次为围岩级别、隧道埋深及侧压力系数;围岩级别直接决定了承载拱的范围大小,围岩条件越差,隧道开挖引起的应力重分布范围越大;承载区范围与隧道埋深基本呈线性关系,随埋深增加,承载拱内外边界均向围岩深部偏移;侧压力系数对承载拱形态演变影响最大,内外边界的形态特征随侧压力系数变化呈现出来的变形规律不尽相同.

    深部隧道围岩承载拱力学模型演变规律影响因素

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    高地应力软岩隧道双层初期支护围岩变形特征

    陈志敏王洪龚军李增印...
    85-95页
    查看更多>>摘要：为控制高地应力软岩隧道围岩变形,优化双层初期支护结构,以宁缠隧道为工程背景,通过数值模拟方法分析隧道在双层初期支护不同厚度组合和第二层支护不同施作时机下的变形情况,结合现场监测数据分析单、双层初期支护围岩变形特征,验证数值模拟的准确性.结果表明:在第一层初期支护层厚不大于0.04倍隧道跨径时,增大第一层初期支护厚度对控制隧道拱顶和拱腰变形均有较好的效果,但随着厚度增大,控制效果增强幅度逐渐减弱.第一、二层初期支护厚度比为0.8～2.7时,围岩变形量与厚度比符合指数函数关系.拱腰收敛比拱顶沉降对第二层初期支护施作时机更为敏感.第一、二层支护厚度分别取35 cm和20 cm能较好控制围岩变形,并保证现场的可操作性.下台阶开挖完成前属于围岩应力释放的集中期,开挖卸荷影响占变形主导地位;施作二次衬砌后,围岩流变占变形主导地位.

    隧道工程软岩大变形隧道极高地应力双层初期支护初期支护厚度比

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    软岩大变形隧道支护拆换力学与时空变形行为研究

    浣宇翔田礼勇杨文波李昊豫...
    96-107页
    查看更多>>摘要：针对九绵高速软岩大变形隧道非仰拱部分支护失效所面临的拆换问题,结合现场监测与数值模拟方法,探究支护拆换时的力学行为与时空变形规律及其作用机制.结果表明:(1)研究条件下,靠近非拆换段的新支护受力小,远离非拆换段的新支护受力大;离非拆换段距离相同的新支护,先拆换的受力大,后拆换的受力小.(2)支护拆换工作面位置对新作初期支护受力的影响大于对新作二次衬砌的影响,新作初期支护-二次衬砌应力分担比例与拆换引起的围岩松弛应力呈正相关,改善围岩物理力学参数后进行支护拆换是解决软岩大变形的有效措施.(3)距离非拆换段前后1D(D为隧道等效直径)范围内结构的位移受支护拆换影响小,拆换段中间部分的位移基本相同且比两端大.(4)对于软岩等岩性较差的隧道,拆换时应至少在拆换位置前后1D范围内施加必要的临时保护;拆换前的注浆能起到施工预加固的作用,通过"坏-注-换-抗"的过程,能有效抑制软岩流变效应.

    软岩大变形支护拆换现场监测力学行为时空变形

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    渝万高铁大塘沟隧道顺利贯通

    中国中铁微信公众号
    107页
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    多级让压支护体系在软岩大变形公路隧道中的应用研究

    张子洋汪波刘金炜宁其冉...
    108-118,227页
    查看更多>>摘要：基于让压支护技术理念,依托杜家山隧道工程,探讨多级让压不同让压点和让压量组合下围岩及支护结构响应变化规律,并对比多级让压支护与一级让压支护在各自最优让压点和让压量下的支护效果.结果表明,采用二级让压时,当让压点和总让压量一致,随着一级让压量减小,二级让压量增大,围岩的水平位移、拱顶沉降、最小主应力和塑性区均呈现先减小后增大趋势;当让压量保持一致,一级让压点增大,二级让压点逐渐减小,拱顶沉降、边墙水平收敛位移和围岩塑性区均先增加后减小,但变化幅度较小,围岩最小主应力值呈先减小后增大态势,因此围岩释放的形变能先增大后减小.当挤压型大变形隧道采用二级让压模式,让压量分阶段进行释放时,围岩释放形变能减少,支护结构能较好控制围岩变形,围岩进行充分应力重分布,二级让压围岩—结构受力变形相比一级让压更为均衡.

    软弱围岩多级让压支护让压点让压量

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    盾构隧道侧穿引发砌体建筑物变形损伤实例研究

    屈浩张波张振义张丽瑶...
    119-130页
    查看更多>>摘要：现有关于盾构隧道侧穿砌体建筑物的研究,大多只针对砌体建筑物沉降和整体倾斜指标进行分析,当砌体建筑物发生不均匀沉降时,容易产生裂缝,仅从这两项指标不能分析建筑物开裂损伤情况.在使用常规本构模型进行盾构隧道侧穿数值模拟计算时,既不能体现砌体建筑物独特的结构,也不能反映出建筑物上发生的开裂和应变情况.基于此,以呼和浩特地铁1号线盾构隧道侧穿玛拉沁饭店为工程背景,在数值模拟中使用节理砌体本构模型进行有限元计算,并结合工程实测数据对盾构侧穿后建筑物不均匀沉降和应变情况进行分析.结果表明:(1)盾构隧道侧穿砌体建筑物后,砌体建筑物的开裂区域是从下往上发展的,拉伸应变较大的区域主要集中在建筑物最底部,大部分拉伸应变区域与门洞位置相关联;(2)砌体建筑物不均匀沉降区域集中在建筑物的门窗洞口位置,不均匀沉降较大的区域与应变较大的区域相对应,该区域更容易发生开裂;(3)随着砌筑砂浆黏聚力的增加,砌体建筑物发生的应变和不均匀沉降逐渐减小,砌体建筑物易开裂区域逐渐减少.

    盾构侧穿砌体建筑物节理砌体模型拉伸应变小应变硬化模型

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    高水压作用下衬砌管片构件氯离子侵蚀数值模拟研究

    陈立保封坤孙文昊邢文杰...
    131-140页
    查看更多>>摘要：为探究高水压作用下氯离子在管片结构中的运移与分布规律,明确外水压条件、氯离子浓度、孔隙水压力、侵蚀时间等因素对衬砌管片侵蚀规律的影响,以青岛胶州湾第二海底隧道为依托工程,采用COMSOL Multiphysics®有限元平台建立高水压作用下饱和-非饱和条件衬砌管片的氯离子侵蚀运移数值模型,采用结构力学模块(solid)、桁架模块(truss)以及多孔介质稀物质传递模块(tds)和理查兹方程模块(dl)模拟管片模型构件在压弯荷载、高水压和离子浓度耦合作用下的氯离子侵蚀规律.结果表明:高水压作用下氯离子在管片构件中的对流作用主要受水头控制,而扩散作用主要受浓度梯度影响,可将氯离子浓度-深度曲线分为对流水平段、过渡段和扩散段.

    海底盾构隧道管片耦合作用氯离子侵蚀高水压

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    基于全局感知和边缘细化的TBM岩渣分割方法

    张艳霍涛张众维马春明...
    141-147页
    查看更多>>摘要：准确分割并分析TBM掘进过程中产生的岩渣,可反映隧道的地质情况和设备运行情况,对施工风险预警、提高施工效率具有重要意义.为了解决分割过程中大岩渣块检测不完整、小岩渣块漏检和边缘分割不清晰等问题,提出基于全局感知和边缘细化的岩渣分割网络.设计全局感知模块,利用不同大小的深度条形卷积注意力网络,扩大网络的感受野,增强对岩渣块分割的完整性;引入边缘细化模块,聚合空间注意力和通道注意力,并使用通道打乱方法促进不同通道之间的信息交流,提升网络对图像细节的感知能力,提高对岩渣边缘分割的准确性.通过在自制数据集上的测试,相较于其他经典算法,所提出的网络客观评价指标均有提升,召回率、精确率、交并比和F1分数分别达到98.37%、91.48%、90.11%和94.80%;同时分割效果图更加完整,边缘更加清晰.

    岩渣分割全局感知边缘细化TBM注意力机制

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    基于深度学习的隧道不良地质体超前预报图像智能预测算法

    蒋源王海林陈兆
    148-156页
    查看更多>>摘要：针对隧道不良地质体超前预报图像分析方法中存在的主观性大、效率低下等问题,构建一种名为IR-TAG的隧道不良地质体超前预报图像智能预测算法.该算法包括一种基于多重交叉注意力的特征编码结构,能有效弥补卷积神经网络固有局部性的归纳偏置导致难以充分提取全局上下文信息的不足,然后引入具有良好分类性能和效率的EffcinetNet-v2作为骨干网络,提升模型对于不良地质体特征的提取能力.结果表明:在检测精度方面,IR-TAG的mAP和F1分别为84.09%和83.63%,高于其他常用深度学习模型;在检测效率方面,IR-TAG具有更小的模型大小(73.5 MB)以及更快的图像处理速度(38.87 f/s),适用于隧道施工中的不良地质体超前预报图像智能、快速检测任务.

    隧道工程超前地质预报深度学习智能预测

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    基于GWO-LSTM模型的隧道车流量预测与照明调节研究

    段中兴杜婉欣
    157-165页
    查看更多>>摘要：为解决动态交通路况下公路隧道实际路面亮度不随车流量自适应变化以及由此引起的行车安全与照明能耗问题,提出一种基于车流量预测的隧道中间段动态照明控制方法.首先,以茶条岭隧道某一时段实测的车流量数据为基础,通过数据预处理获得训练预测模型的数据样本;其次,考虑数据样本的时序性特点,建立基于长短时记忆神经网络(LSTM)的车流量预测模型,并采用灰狼算法对LSTM网络的超参数进行优化,提高网络的预测精度;然后,通过对隧道中间段的行车速度以及交通流量等关键要素进行参数分析,发现交通流量与道面亮度之间存在强相关关系,基于这一规律配置灯具亮度分级调节模型,结合LSTM车流量预测模型,在隧道内部实现超前调节以使得内部照明能及时且有效地应对交通态势变化;最后,通过试验验证所构建的车流量预测模型和亮度调控方法的有效性.结果表明,所提出的方法能够在保证隧道照明安全性的前提下兼顾节能性.

    交通流预测LSTM网络灰狼算法隧道照明路面亮度

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