基于IPSO-MOC-RF算法的隧道智能支护方法研究

作     者：马春驰 李想 徐洪伟 李天斌 马志国 张航 MA Chunchi;LI Xiang;XU Hongwei;LI Tianbin;MA Zhiguo;ZHANG Hang

作者机构：成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 四川川交路桥有限责任公司四川广汉618300 重庆市城市建设投资(集团)有限公司重庆400023 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(U19A20111 42177173) 

出 版 物：《岩石力学与工程学报》 (Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering)

年 卷 期：2024年第43卷第3期

页      码：556-572页

摘      要：面对隧道支护参数设计与实际地质条件匹配度较低的“通病”,智能支护理念呼声日趋增高,但实际研究与实施较少,建立智能支护决策方法对解决此问题具有重要意义。综合考量支护参数多样性与智能算法的适应性,通过改进随机森林算法与粒子群优化算法,提出一种适配多标签多输出数据类型的IPSO-MOC-RF智能决策算法。以勘察设计阶段、施工阶段及岩爆灾害为研究场景,建立支护参数分类指标体系;结合工程成功案例分别收集285,480和543份数据样本用于训练模型,MR值分别为0.886,0.917和0.897,汉明损失值为0.046~0.091;训练效果相比传统算法有明显提升,验证了该模型能有效提取地质指标与支护参数之间的复杂非线性映射特性。此外,通过Cesium平台集成BIM模型和智能决策模型建立隧道智能支护云平台,并应用于峨汉高速大峡谷隧道;采用统计对比分析、理论分析与现场连续监测的方法验证智能决策结果的有效性。结果表明:勘察设计阶段的7个样本中仅有1个结果失效;施工阶段的47个断面中仅有3个结果失效,选用的3个试验段全部成功,拱顶最大位移变形量为36.4 mm,边墙为25.8 mm;岩爆灾害的3个试验段均成功应用。模型应用效果显著,验证了该方法工程实际应用的可行性,可为隧道智能化建造的研究提供一种新思路。

主 题 词：隧道工程 智能支护方法 支护参数 多标签多输出 随机森林 

学科分类：081406[081406] 08[工学] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.13722/j.cnki.jrme.2023.0629

馆 藏 号：203126136...