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分形理論在巖體穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用

2014-08-17 09:33:40
長江科學(xué)院院報 2014年7期
關(guān)鍵詞:分維標(biāo)度分形

(上海市政工程設(shè)計研究總院(集團)有限公司,上海 200433)

1 研究背景

長期以來,自然科學(xué)工作者由于受到歐幾里德幾何學(xué)以及傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法的影響,習(xí)慣將復(fù)雜的研究對象進行簡化與抽象,建立起各種理想模型(絕大多數(shù)為線性模型),從而將問題納入到可以解決的范疇。這種近似線性的處理方法雖然對有些問題很有效,但是難以認識到與非線性有關(guān)的特性。物質(zhì)世界絕大部分不是規(guī)整有序、穩(wěn)定和平衡的,是非線性的[1]。分形理論是在20世紀(jì)70年代末80年代初出現(xiàn)的處理復(fù)雜性問題的數(shù)學(xué)理論。一般把在形態(tài)、結(jié)構(gòu)、功能和信息等方面具有自相似性或者統(tǒng)計自相似性的研究對象統(tǒng)稱為分形,而分形的定量表征就是分維,分形和分維與其他數(shù)學(xué)概念一樣,都是從客觀存在的數(shù)形關(guān)系中抽象出來的[2]。

分形理論是處理自然界中那些極不規(guī)則構(gòu)型的有力工具,目前已在巖土力學(xué)中得到了成功應(yīng)用,如土的微結(jié)構(gòu)分析、巖石節(jié)理表面分形、節(jié)理分布分形、巖體損傷特征等方面[3-4];但對于分形理論在巖體穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用研究較少且不系統(tǒng)。本文結(jié)合工程實例,依托Matlab強大的數(shù)值計算能力,自編程序,通過巖體變形過程中的分維特征驗證巖體變形分維預(yù)報的合理性與有效性,并總結(jié)相關(guān)規(guī)律,以供實際巖土工程設(shè)計、施工與運營參考。

2 分維的計算方法

目前對巖體復(fù)雜系統(tǒng)量化信息的探測,最常見的就是位移動態(tài)監(jiān)測[5]。因此可以采用位移時間序列來重建巖體變形破壞的分維動態(tài)特征[6-7]。

一般來說,通常認為單變量位移時間序列只能提供巖體系統(tǒng)十分有限的信息,甚至有人可能認為可以用“一維”的觀點處理實際上含有大量相互關(guān)聯(lián)的復(fù)雜體系。實際上位移時間序列本身包含著比人們想象更為豐富的信息,它是巖體變形或者失效的綜合反映,蘊含著參與變形動態(tài)過程全部變量的痕跡。因此利用位移時間序列重建巖體系統(tǒng)變形破壞的動態(tài)分維過程,可為巖體穩(wěn)定性分析提供可靠的依據(jù),為失穩(wěn)預(yù)報提供重要的信息。

以X(t)為監(jiān)測所獲取的位移時間序列,選擇一個固定的時間間隔Δt,將原有序列X(t)加以拓展,并從數(shù)據(jù)集中取m個等距節(jié)點,得到新的變量組:

X1:X(t1),X(t2),X(t3),…,X(tm);

X2:X(t1+Δt),X(t2+Δt),X(t3+Δt),…,

X(tm+Δt);

X3:X(t1+2Δt),X(t2+2Δt),X(t3+2Δt),…,

X(tm+2Δt);

Xn:X(t1+(n-1)Δt),X(t2+(n-1)Δt),

X(t3+(n-1)Δt),…,X(tm+(n-1)Δt)。

{X(ti),X(ti+Δt),…,X(ti+(n-1)Δt)} ,

(1)

式中θ(x)為Heaviside函數(shù),它的定義為

(2)

可以證明,當(dāng)r較小時,C(r)=rD。若在一定范圍內(nèi)取不同r值,則lnC(r)與lnr之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。因此可以用lnr和lnC(r)作坐標(biāo)圖,找出無標(biāo)度區(qū)的斜率D(見圖1):

(3)

圖1 lnC(r)-lnr曲線

然后考察D隨相空間維數(shù)n的變化。如果隨著n的增大,D值穩(wěn)定,即lnC(r)-lnr曲線圖出現(xiàn)相互平行的直線段,則稱時間序列描敘的巖體系統(tǒng)具有吸引子,且其分維為D的穩(wěn)定值。

實際計算時,通過累加生成變換能夠消除或者削弱監(jiān)測數(shù)據(jù)隨機干擾的成分,加強其代表研究對象本質(zhì)特征的確定性信息。因此在動態(tài)分維計算前,還需要對位移序列一次累加生成處理[8]。此外,如果監(jiān)測所得數(shù)據(jù)偏少,還要對其進行插值處理。

3 實例分析

3.1 邊坡變形過程中的分維特征

1986年長江西陵峽新灘鎮(zhèn)發(fā)生一次大規(guī)模邊坡失穩(wěn),總方量達到3×107m3,造成了極大的損失。下面取新灘邊坡失穩(wěn)A3點的監(jiān)測信息進行分析[7],表1為A3測點不同時期位移觀測數(shù)值,圖2為A3測點實測位移和位移累加值時程曲線。

表1 A3測點位移觀測資料

圖2 A3點實測位移曲線和位移累加值曲線

依據(jù)不同時期無標(biāo)度區(qū)的形態(tài),動態(tài)分維計算結(jié)果如圖3所示,利用線性回歸分析計算無標(biāo)度區(qū)直線斜率即分維大小繪成圖4,由此可以得出結(jié)論:

圖3 邊坡不同時期lnC(r)-lnr曲線

圖4 邊坡動態(tài)分維變化曲線

(1) 變形邊坡具有分形特征,而且這種分形性質(zhì)隨著變形的發(fā)展越來越明顯。具體體現(xiàn)在lnC(r)-lnr關(guān)系曲線上,無標(biāo)度區(qū)和D值的穩(wěn)定性在邊坡變形前期不太突出,隨著變形的發(fā)展,無標(biāo)度區(qū)越來越明顯,D值的穩(wěn)定性也越來越好。

(2) 與邊坡變形一樣,邊坡變形的動態(tài)分維具有明顯的時效性,隨著時間的推移,分維數(shù)D也會相應(yīng)地發(fā)生變化。

(3) 邊坡變形是一個升維過程,變形開始加速時分維值增大至逼近1附近,并最終導(dǎo)致邊坡破壞。

3.2 深基坑變形過程中的分維特征

上海外灘觀光隧道浦西豎井深基坑處于市區(qū)密集路網(wǎng)間的地塊內(nèi),周邊環(huán)境復(fù)雜,施工場地狹窄,基坑工程的變形保護等級為一級。該深基坑平面呈組合矩形,主體尺寸86 m×16 m,開挖深度20.43 m,端頭井部分落深24.46 m。采用1 m厚地下連續(xù)墻作為圍護結(jié)構(gòu),基坑內(nèi)設(shè)多道支撐:第1,3,5道為O|609 mm鋼支撐,第2,4,6道為C40早強混凝土支撐,第7,8道為雙拼O| 609 mm鋼支撐,地墻頂部設(shè)C30冠梁。沿基坑四周布設(shè)了9處地墻水平位移監(jiān)測點,選取從1997-12-21至1998-02-06監(jiān)測深度為34 m的地下連續(xù)墻水平位移的48個監(jiān)測數(shù)據(jù)(表2及圖5)進行分析[9]。

表2 地下連續(xù)墻水平位移監(jiān)測數(shù)據(jù)

圖5 地下連續(xù)墻水平位移時程曲線

動態(tài)分維計算結(jié)果如圖6所示。分維值計算后,通過分析圖6至圖8可知:

圖6 基坑不同時期lnC(r)-lnr曲線

圖7 1998-02-06的分維特點

圖8 基坑動態(tài)分維變化曲線

(1) 1998-01-11之前基坑水平變形較小分維不明顯,隨著變形的快速發(fā)展,分形越來越明顯,無標(biāo)度區(qū)越來越明顯,D值越來越穩(wěn)定。

(2) 基坑變形是一個升維過程,1998-01-22以后分維值大小基本不變,表明將保持1998-01-11至01-22之間較快的變形趨勢和速率,應(yīng)該引起高度重視。

3.3 隧道洞周收斂過程中的分維特征

取鷹嘴巖隧道右洞進口段的37號斷面(樁號YK40+275)洞周收斂監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析[10],表3為實測收斂數(shù)據(jù),圖9為收斂變形監(jiān)測曲線。

表3 洞室收斂數(shù)據(jù)

圖9 收斂變形監(jiān)測曲線

由計算結(jié)果(圖10)可知,2007-10-17之后的分維基本保持不變且無標(biāo)度區(qū)不明顯,變形將不會繼續(xù)發(fā)展 ,洞周逐漸趨于穩(wěn)定,這與監(jiān)測結(jié)果是相符的。

圖10 隧洞不同時期的lnC(r)-lnr曲線

4 結(jié) 語

本文結(jié)合邊坡工程、基坑工程和隧道工程,將分形理論系統(tǒng)地用于分析巖體的變形的穩(wěn)定性,研究結(jié)果表明巖體位移時間序列的分維值將隨著變形的發(fā)展逐漸增加,無標(biāo)度區(qū)將越來越明顯,利用分維的動態(tài)特征可以分析巖體對象的安全性,同時也證明了位移時序的分維值作為巖土工程安全性預(yù)警指標(biāo)是合理的。

實際上目前已有大量的方法基于變形監(jiān)測時間序列,用于分析巖體穩(wěn)定,諸如灰色理論(Grey Theory)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural network)、Verhulst函數(shù)與反Verhulst函數(shù)模型、時間序列分析模型(Time series analysis)等,這些方法均是通過變形序列本身,依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(Data mining)對將來的變形大小和規(guī)模進行預(yù)測,而分形理論則是重在研究序列本身的分維特征,不是直接進行變形預(yù)報,這與以上這些方法具有不同之處。無論怎樣,這些方法都是重在趨勢預(yù)測,過分追求具體數(shù)值意義不大。但是分形理論還存在許多弱點,如表征信息少、逆向分析困難等,有待進一步研究。

參考文獻:

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