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        復(fù)雜環(huán)境下地鐵車站深大基坑變形預(yù)測方法研究

        2022-12-27 00:13:36張轉(zhuǎn)林
        現(xiàn)代城市軌道交通 2022年12期
        關(guān)鍵詞:變形模型施工

        張轉(zhuǎn)林

        (中鐵十八局集團(tuán)市政工程有限公司,天津 300222)

        1 引言

        隨著城市地下空間開發(fā)的不斷推進(jìn),地鐵車站的埋深、長度均不斷增加,不斷涌現(xiàn)出新的超長、超深、超大地鐵車站基坑。日漸增長的基坑尺寸和日益復(fù)雜的環(huán)境因素相互耦合,更加考驗施工過程中對基坑支護(hù)結(jié)構(gòu)的安全管控水平。為對深大基坑的安全進(jìn)行有效的監(jiān)控和預(yù)測分析,從而達(dá)到針對性地進(jìn)行加固、控制等安全管控的目的,采用合理可靠的基坑變形發(fā)展預(yù)測方法對后續(xù)安全控制的選用至關(guān)重要。

        在巖土工程中,通常采用一些解析解或經(jīng)驗公式,對基坑、路基等設(shè)施的變形進(jìn)行預(yù)測和分析。受到材料各向異性、土體力學(xué)機(jī)理、土-結(jié)構(gòu)相互作用等復(fù)雜因素影響,是對長期變形、不同施工步序下的變形發(fā)展等難以做到有效預(yù)測。隨著計算機(jī)技術(shù)及土體本構(gòu)模型發(fā)展,數(shù)值分析方法已經(jīng)成為基坑變形預(yù)測的一 個主要方法。數(shù)值分析法在求解復(fù)雜的巖土工程問題時,具有很好的可靠性和普適性,故數(shù)值模擬可以有效解決基坑開挖等工程問題。但是數(shù)值計算對計算機(jī)性能、模型精細(xì)程度、材料本構(gòu)模型等也有較高要求,較少在施工過程中針對不同的施工階段開展動態(tài)計算。因此,仍需發(fā)展結(jié)合基坑監(jiān)測數(shù)據(jù)的變形預(yù)測手段,通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理和解讀,對施工階段深大基坑的變形進(jìn)行更符合現(xiàn)場實況且準(zhǔn)確的預(yù)測。

        伴隨人工智能的發(fā)展,利用相關(guān)技術(shù),發(fā)展出一大批基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的基坑變形預(yù)測方法。任麗芳等將GM (1,1) 模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法相結(jié)合,建立深基坑的變形預(yù)測灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型,經(jīng)過實際工程的預(yù)測檢驗,證明預(yù)測效果較好。麻鳳海等人鑒于軟土地層和特殊巖層的特性,證明深基坑的開挖變形很難從理論上準(zhǔn)確計算,并通過比較流行的一些非線性預(yù)測方法,結(jié)合實際監(jiān)測數(shù)據(jù),建立灰色理論預(yù)測模型、時間序列預(yù)測模型和改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測基坑的變形。楊哲峰等通過對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)的降噪處理,利用最優(yōu)小波原理,將處理后的數(shù)據(jù)分為趨勢項和誤差項2個序列,分離原始數(shù)據(jù)的長期性和游離性,增加數(shù)據(jù)的可預(yù)測性,同時分別對這2個序列運(yùn)用前饋(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法加以預(yù)測,預(yù)測結(jié)果的精確度有明顯的提升。上述研究證明人工智能方法在基坑變形預(yù)測方面的適用性,但對于復(fù)雜環(huán)境下地鐵車站深大基坑的變形預(yù)測,仍需針對其超長、超深、復(fù)雜周圍環(huán)境等特點(diǎn),開展相應(yīng)研究,以滿足建設(shè)形勢的需求。

        為此,本文將開展復(fù)雜環(huán)境下地鐵車站深大基坑的變形預(yù)測方法研究。首先利用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建深大基坑變形預(yù)測模型。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合廣州地鐵22號線祈福站的實際情況和監(jiān)測數(shù)據(jù),對上述模型進(jìn)行訓(xùn)練和校驗,結(jié)果表明模型可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測深大基坑的變形。為驗證模型對不同施工步序下基坑變形的預(yù)測效果,本文還構(gòu)建精細(xì)化的祈福站基坑數(shù)值模型,通過對比不同施工步序下的施工變形模擬結(jié)果和預(yù)測結(jié)果,進(jìn)一步驗證模型的有效性。

        2 基坑變形預(yù)測模型

        2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        生物神經(jīng)元信號的傳遞是通過突觸實現(xiàn)的復(fù)雜過程,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬生物神經(jīng)元信號的傳遞過程,并將其簡化成1組或者多組數(shù)字信號,通過一定的學(xué)習(xí)規(guī)則使其不斷更新的過程。不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的連接通過神經(jīng)元之間的連接權(quán)重來實現(xiàn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常由1個或多個輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成,而每一層又包含數(shù)個神經(jīng)元,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則

        BP神經(jīng)網(wǎng)路最主要的學(xué)習(xí)模式,是基于反向誤差傳播算法的有監(jiān)督學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,對預(yù)測值與輸入訓(xùn)練集之間的誤差進(jìn)行調(diào)節(jié),最終使誤差低于容許誤差。圖1中,xj表示輸入層第j個節(jié)點(diǎn)的輸入,wij表示隱含層第i個節(jié)點(diǎn)到第j個節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值;θi表示隱含層第i個節(jié)點(diǎn)的閾值;φ表示隱含層的激勵函數(shù);wik表示輸出層第k個節(jié)點(diǎn)到第i個節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值;ak表示輸出層第k個節(jié)點(diǎn)的閾值;φ表示輸出層的激勵函數(shù);yk表示輸出層第k個節(jié)點(diǎn)的輸出。則每一個樣本的二次型誤差準(zhǔn)則函數(shù)Ep為:

        式(1)中,L為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù),Tk為期望值,若有P個訓(xùn)練樣本,則系統(tǒng)的總誤差準(zhǔn)則函數(shù)為:

        對于不同神經(jīng)元之間的權(quán)重值和閾值的調(diào)整,可以根據(jù)誤差梯度下降法對各層進(jìn)行調(diào)整,得到修正輸出層權(quán)值的修正量Δwki、輸出層閾值的修正量Δak、隱含層權(quán)值的修正量Δwij、隱含層閾值的修正量Δθi如下:

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡單、易行、計算量小,其算法的實質(zhì)就是針對誤差函數(shù)求最小值,由于它采用非線性規(guī)劃的最速下降法,按照誤差函數(shù)的負(fù)梯度方向修改權(quán)重值或閾值,可能會造成學(xué)習(xí)效率低,收斂速度慢等問題。為彌補(bǔ)這一缺陷,需在訓(xùn)練過程中自動調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率的值,使其可以根據(jù)公式(4)自動調(diào)節(jié):

        式(4)中,E(k)為第k步誤差的平方和。

        通常調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率的準(zhǔn)則是:檢查權(quán)值是否真正降低誤差函數(shù),如果降低說明所選學(xué)習(xí)速率偏小,可以適當(dāng)?shù)脑龃?;反之則應(yīng)減少學(xué)習(xí)速率的值,防止產(chǎn)生過調(diào)。由于其可以自動調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率的值,故初始學(xué)習(xí)速率η (0)的取值范圍也可以有很大的隨意性。下面將結(jié)合祈福站的基坑監(jiān)測數(shù)據(jù),訓(xùn)練上述可以自動調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對基坑變形進(jìn)行預(yù)測和校驗。

        3 基坑變形預(yù)測模型校驗

        3.1 工程概況和地質(zhì)情況

        廣州地鐵22號線西接廣州南站,東聯(lián)番禺廣場站。其中,祈福站位于番禺區(qū)市廣路與金山大道交叉路口以東,沿市廣路布置,場地范圍東低西高,相對高差約5 m。車站全長450.8 m,標(biāo)準(zhǔn)段結(jié)構(gòu)寬為35.1 m,擴(kuò)大端基坑寬為43.3 m,基坑開挖深度為20.7 ~27.3 m,屬于典型的超大、超深基坑。

        按《廣州市軌道交通二十二號線祈福站詳細(xì)勘察階段巖土工程勘察報告》的分層原則,根據(jù)沿線所揭露地層的地質(zhì)時代、成因類型、巖性特征、風(fēng)化程度等工程特性,對祈福站基坑范圍內(nèi)的地層進(jìn)行分層,各層土體參數(shù)如表1所示。

        表1 祈福站地層劃分和力學(xué)參數(shù)

        3.2 預(yù)測模型校驗

        本研究選取祈福站基坑變形測點(diǎn)WY01和WY06的地連墻水平位移數(shù)據(jù)為樣本。數(shù)據(jù)囊括的監(jiān)測周期為2020年6月5日至2020年7月9日,監(jiān)測頻率為1次/天,每個測點(diǎn)有35組數(shù)據(jù),將前30組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,用于訓(xùn)練上述基坑變形預(yù)測模型,后5組數(shù)據(jù)則作為測試集,用于校驗基坑變形預(yù)測模型的效果。WY01和WY06測點(diǎn)所用到的基坑變形數(shù)據(jù)如圖2所示。

        圖2 WY01和WY06的監(jiān)測數(shù)據(jù)

        具體訓(xùn)練過程為:將訓(xùn)練集輸入基坑變形預(yù)測模型中,其中輸入層數(shù)m= 5,以時間序列中的數(shù)據(jù)n、n+ 1、n+ 2、n+ 3、n+ 4作為輸入層,訓(xùn)練后預(yù)測時間序列n+ 5的值;按照這種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時,選定網(wǎng)絡(luò)的最大學(xué)習(xí)迭代次數(shù)為20 000次,學(xué)習(xí)精度為0.005,進(jìn)行迭代計算后,當(dāng)達(dá)到設(shè)定的精度后,停止訓(xùn)練,并對后5組監(jiān)測值進(jìn)行預(yù)測。所得預(yù)測結(jié)果與監(jiān)測結(jié)果對比如圖 3、圖4所示。從對比結(jié)果可以看出,WY01的預(yù)測值與監(jiān)測值其平均誤差在23.4%,最小誤差在1.7%;WY06的預(yù)測值與監(jiān)測值的平均誤差在27.8%,最小誤差為2.5%。同時可以看出,預(yù)測值與檢測值之間雖存有誤差,但是其變化趨勢保持一致。由此可見,本文所構(gòu)建的基坑變形預(yù)測模型可以有效的預(yù)測深大基坑的變形。

        圖3 WY01預(yù)測值與監(jiān)測值對比

        圖4 WY06預(yù)測值與監(jiān)測值對比

        4 考慮施工步效應(yīng)的基坑變形預(yù)測

        4.1 數(shù)值計算模型

        本研究采用有限元分析軟件(Midas-GTS)建立有限元模型,并對不同施工步序下的基坑變形發(fā)展展開分析。其中,基坑-地層有限元模型如圖5所示,基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格剖分如圖6所示。祈福站全長450.8 m,標(biāo)準(zhǔn)段結(jié)構(gòu)寬為35.1 m,擴(kuò)大端基坑寬為43.3 m,基坑開挖深度為27.3 m,由于開挖前已做降水處理,在模擬階段不再考慮降水的影響。該基坑模型分3次開挖,第一、二道支撐為混凝土支撐,第三道支撐為鋼支撐?;炷林尾捎肅30混凝土,將彈性模量E取為25 GPa,泊松比ν取0.20,重度為25 kN/m3;鋼支撐采用線彈性桿單元模擬,彈性模量E取200 GPa,泊松比ν取0.26。不同地層的計算參數(shù)如表1所示。

        圖5 基坑-地層有限元模型

        圖6 圍護(hù)結(jié)構(gòu)網(wǎng)格剖分

        4.2 考慮基坑變形預(yù)測效果

        祈福站基坑分3次開挖,每開挖一層為1個分析步,不同分析步(Step)對應(yīng)不同的施工步驟。如表2所示,選取監(jiān)測位置WY01和WY06 2個測點(diǎn)對比分析其數(shù)值模擬結(jié)果和監(jiān)測結(jié)果。

        從表2中所呈現(xiàn)的數(shù)值模擬結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),監(jiān)測值與數(shù)值模擬的預(yù)測值相比,模擬值普遍大于監(jiān)測值,最大的相對誤差為15.98%,最小的相誤差僅有5.55%;預(yù)測結(jié)果顯示,數(shù)值法可以預(yù)測對不同開挖步驟所引起結(jié)構(gòu)變形的趨勢,并且從第一層(對應(yīng)Step1)開挖至最后一層(對應(yīng)Step3),其模擬值與監(jiān)測值相對誤差逐漸減小。

        表2 WY01測點(diǎn)的數(shù)值模擬與監(jiān)測對比 mm

        5 結(jié)論

        為構(gòu)建適用于地鐵車站深大基坑的變形預(yù)測方法,本研究采用自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)效率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),結(jié)合廣州地鐵22號線祈福站基坑工程及其監(jiān)測數(shù)據(jù),開展深大基坑變形預(yù)測模型構(gòu)建及校驗。此外,本文還結(jié)合祈福站施工步效應(yīng)數(shù)值模擬,開展考慮施工步效應(yīng)的深大基坑變形預(yù)測效果研究,所得結(jié)論如下。

        (1)本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用訓(xùn)練過程中自動調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率的技術(shù),優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效能,提出適用于深大基坑變形預(yù)測的基坑變形預(yù)測模型。

        (2)基于基坑變形預(yù)測模型和祈福站基坑實測數(shù)據(jù),對基坑變形預(yù)測模型進(jìn)行校驗,對比預(yù)測結(jié)果和實際監(jiān)測值可知,兩者平均誤差分別在23.4%和27.8%,最小誤差分別為1.7%和2.5%,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型能很好的預(yù)測圍護(hù)變形趨勢。

        (3)本文通過有限元軟件Midas-GTS,建立基坑開挖模型,經(jīng)過數(shù)值模擬獲得不同施工步序下的基坑變形,對比模擬結(jié)果和預(yù)測結(jié)果,表明基坑變形預(yù)測模型可以有效地對施工步效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測。

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