摘要：随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战。利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法。采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比。研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数F_(err)进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性。

摘要：为研究浆液在岩体裂隙网络内的扩散迁移规律,研制了可视化裂隙恒压注浆试验系统。该系统由供压设备、恒压出浆设备、裂隙模拟设备以及监测设备组成,可根据试验要求设计特定岩体裂隙网络,模拟不同注浆压力、浆液黏度、裂隙开度等多种参数影响下的浆液流动过程,并可研究裂隙岩体中浆液-水/气驱替作用机制。通过单一裂隙注浆理论与试验结果的对比,验证本试验系统的可靠性。基于此,进一步研究随机裂隙网络注浆扩散机制,结果表明:(1)裂隙内同一点压力随注浆压力的增大而增大,随裂隙开度的增大而减小,不随浆液黏度的变化而变化;(2)浆液在裂隙网络内由总流分散为支流后,压力显著下降,流速放缓,且各支流压力与流量分配系数受交叉(分叉)裂隙夹角影响较大。试验系统的研制及研究成果对岩体工程注浆具有一定指导价值。