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基于DE算法的隧洞巖爆形跡反分析研究

2010-11-15 07:48陳艷香蘇國韶
關(guān)鍵詞:脆性本構(gòu)隧洞

陳艷香 蘇國韶

(湖南科技學(xué)院 土木工程與建設(shè)管理系,湖南 永州 425100;廣西大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院,廣西 南寧 530004)

基于DE算法的隧洞巖爆形跡反分析研究

陳艷香 蘇國韶

(湖南科技學(xué)院 土木工程與建設(shè)管理系,湖南 永州 425100;廣西大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院,廣西 南寧 530004)

差分進(jìn)化算法(Differential Evolution,DE)是一種基于群體進(jìn)化的算法,具有收斂速度快、規(guī)則簡單、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。以一種適用于高地應(yīng)力條件下的硬巖本構(gòu)模型為研究對象,提出基于DE算法的參數(shù)辨識方法。該方法以破損區(qū)的數(shù)值計(jì)算值與實(shí)測值的誤差大小作為適應(yīng)度來評價(jià)參數(shù)的品質(zhì),通過DE算法在全局空間上自適應(yīng)地辨識該本構(gòu)模型的最優(yōu)參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對高地應(yīng)力下隧洞圍巖脆性破壞的范圍和深度的準(zhǔn)確模擬。用該方法對加拿大的Mine-by隧洞進(jìn)行了圍巖本構(gòu)模型參數(shù)識別,計(jì)算結(jié)果與實(shí)測情況相吻合,表明該方法是科學(xué)可行的,具有較高的效率和精度。

巖爆;反分析;參數(shù)辨識;差分進(jìn)化算法

隨著人類活動(dòng)向地下空間的延伸,在高地應(yīng)力區(qū)修建的地下工程越來越多。高地應(yīng)力條件下硬脆性巖體的洞室開挖卸荷導(dǎo)致洞壁應(yīng)力分異,使儲存于巖體中的彈性應(yīng)變能突然釋放,而產(chǎn)生巖爆現(xiàn)象。為保障施工安全,并為洞室穩(wěn)定支護(hù)設(shè)計(jì)提供可靠的依據(jù),采用數(shù)值計(jì)算方法準(zhǔn)確地預(yù)測圍巖脆性破壞的范圍和深度,意義重大。

目前,國內(nèi)一些學(xué)者采用遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等計(jì)算智能方法來辨識本構(gòu)模型,并取得了一定的進(jìn)展[1~5],但這些研究均未針對高地應(yīng)力條件下CWFS硬巖變形破壞特征來開展。為此,針對硬巖本構(gòu)模型參數(shù)難以確定的問題,提出采用基于具有收斂速度快且易于實(shí)本文針對現(xiàn)的DE算法的參數(shù)辨識方法,即在反分析計(jì)算過程中,通過DE算法在全局空間上自適應(yīng)地辨識該本構(gòu)模型的最優(yōu)參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對高地應(yīng)力下地下工程圍巖脆性破壞的范圍和深度的準(zhǔn)確模擬。

1 CWFS硬巖本構(gòu)模型

圖1 粘聚力、摩擦強(qiáng)度與塑性應(yīng)變的關(guān)系(CWFS模型) [6]

CWFS模型正是基于巖體脆性破壞過程中的粘聚力弱化-摩擦強(qiáng)化的這一重要特征,在 Mohr-Coulomb強(qiáng)度準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上提出的。該模型認(rèn)為 c、φ是塑性應(yīng)變的函數(shù)其關(guān)系見圖1,公式如下[7]:

其中,τ為巖體抗剪強(qiáng)度;σn為巖體破壞面上的正應(yīng)Δε,j=1,3力; 為塑性應(yīng)變增量;c、φ分別為巖體的粘聚力和內(nèi)摩擦角; εp為等效塑性應(yīng)變[7],且有:

2 差分進(jìn)化算法

DE算法是由Storn[9]等人于1995年提出的一種進(jìn)化算法,與微粒群算法(PSO,也稱粒子群算法)[10]一樣,都是基于群體智能理論的優(yōu)化算法,通過群體內(nèi)個(gè)體間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能指導(dǎo)優(yōu)化搜索。DE算法相比傳統(tǒng)算法具有如下優(yōu)點(diǎn):(1)算法通用,不依賴于問題信息;(2)算法原理簡單,容易實(shí)現(xiàn);(3)群體搜索,具有記憶個(gè)體最優(yōu)解的能力;(4)協(xié)同搜索,具有利用個(gè)體局部信息和群體全局信息指導(dǎo)算法進(jìn)一步搜索的能力;(5)易于與其他算法混合,構(gòu)造出具有更優(yōu)性能的算法。因此倍受學(xué)術(shù)界的重視,被廣泛應(yīng)用于工程實(shí)際中[11~13]。

具體而言,首先對每一個(gè)目標(biāo)向量 iGx ,作如下操作:令:

式中, j= 1,2,… ,D ,交叉算子CR∈ (0,1],randb( j)是產(chǎn)生[0,1]之間隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的第j個(gè)估計(jì)量; mbr( i) ∈1,2,… ,D是一個(gè)隨機(jī)選擇的序列,用來確保至少從獲得一個(gè)參數(shù)。

3 基于DE算法的CWFS硬巖本構(gòu)模型形跡反分析方法

該方法的具體步驟為:

(2)建立適應(yīng)度函數(shù)

(4)將巖石力學(xué)參數(shù)和邊界條件代入 FLAC3D數(shù)值計(jì)算模型,通過數(shù)值計(jì)算,得到每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值;

(5)每個(gè)個(gè)體的當(dāng)前適應(yīng)值f與其本身歷史上的最佳適應(yīng)值fid進(jìn)行比較,若f優(yōu)于fid,則fid=f;

(6)將每個(gè)個(gè)體的最好適應(yīng)值f與所有個(gè)體最好適應(yīng)值fgd進(jìn)行比較,若f優(yōu)于fgd,則fgd=f;

(7)在種群個(gè)數(shù)上任意隨機(jī)選取三個(gè)不同整數(shù),再按照公式(4)進(jìn)行變異操作;

(8)按照公式(5)進(jìn)行交叉操作;

(9)若滿足迭代終止條件(一般為最大迭代次數(shù)和種群迄今為止搜索到的最優(yōu)值滿足適應(yīng)值閾值),停止迭代,輸出個(gè)體的最佳值;否則,返回(3)。

通過采用FLAC3D中的FISH語言編制CWFS本構(gòu)模型和DE優(yōu)化算法程序,一并嵌入FLAC3D數(shù)值計(jì)算軟件,實(shí)現(xiàn)了CWFS本構(gòu)模型的破損區(qū)反分析。

4 算例

為了驗(yàn)證本文算法的有效性及計(jì)算效率,這里采用下面的工程實(shí)例進(jìn)行研究。

從1982年之后的二十年,AECL公司在加拿大的地下試驗(yàn)室開挖了多條試驗(yàn)洞。其中一洞為橢圓形長軸 6.6m,短軸3.0m,埋深420m,巖石類型為LacduBonnet花崗巖,巖石力學(xué)參數(shù)見表1。開挖過程中圍巖不斷地發(fā)生脆性剝落破壞,最終形成典型的V形脆性破壞區(qū),見圖2。若不考慮受圓洞底板上方堆積的廢石渣自重作用,底部與頂部破壞區(qū)分布應(yīng)是對稱的。實(shí)測地應(yīng)力為:σ1=60±30MPa,σ2=45± 4MPa,σ3=11±2MPa,其中σ1與σ3之間的夾角為11°。

表1 LacduBonnet花崗巖力學(xué)參數(shù)

采用本文方法數(shù)值模擬結(jié)果見圖3,圖中陰影部分為破壞區(qū),可以看出模擬結(jié)果與實(shí)測情況十分吻合。DE算法搜索參數(shù)過程和收斂變化情況分別見圖4和圖5。

圖2 隧洞實(shí)測破壞區(qū)分布

圖3 本文方法模擬結(jié)果

圖4 各代粒子的位置變化過程

圖5 各粒子的適應(yīng)值變化過程

5 結(jié)論

本文提出的基于 DE優(yōu)化算法的隧洞巖爆形跡反分析方法具有較高的效率和精度,實(shí)現(xiàn)了高地應(yīng)力條件下硬巖脆性破壞區(qū)深度和范圍的準(zhǔn)確模擬。該研究成果對高地應(yīng)力條件下圍巖脆性破損區(qū)的預(yù)測、支護(hù)加固設(shè)計(jì),以及安全施工具有重要意義,對其它性質(zhì)的巖土本構(gòu)模型的合理參數(shù)辨識也具有一定的借鑒意義。

[1]高瑋,鄭穎人.基于遺傳算法的巖土本構(gòu)模型辨識[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2002,(1):9-12.

[2]高瑋,馮夏庭.巖土本構(gòu)模型智能識別的若干研究[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2002,(S2):2532-2538.

[3]樊琨,劉宇敏,張艷華.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖土工程參數(shù)反分析[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào),1998,(4):98-102.

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(責(zé)任編校:何俊華)

TU415

A

1673-2219(2010)12-0106-03

2010-07-08

湖南科技學(xué)院校級課題“基于差分進(jìn)化算法的深埋隧洞巖體反分析研究”(項(xiàng)目編號09XKYTC016)。

陳艷香(1983-),女,湖南永州人,工學(xué)碩士,助教,研究方向?yàn)榻Y(jié)構(gòu)優(yōu)化。

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