基于PSO-MSVR和突变理论的硐室支护参数优化_田大鹏.pdf

第 18 卷增刊 2地 下 空 间 与 工 程 学 报Vol.182022 年 12 月Chinese Journal of Underground Space and EngineeringDec.2022基于 PSO-MSVR 和突变理论的硐室支护参数优化田大鹏1,邓廷邦2,李德宏1,李维瑞1(1.中铁建云南交通建设管理有限公司,昆明 650000;2.北京交通大学 土木建筑工程学院,北京 100044)摘要:依托昆明杨林隧道静电除尘硐室群,基于熵突变理论,建立了基于围岩塑性屈服区体积增量的围岩稳定性判据,并结合 PSO-MSVR 耦合算法输出保证硐室群稳定且材料最省的最优支护参数。其中围岩稳定性判据结合尖点突变特征值和围岩的整体塑性区变化情况获得。PSO-MSVR 耦合算法的实现为:建立以围岩稳定为约束条件,材料最小化为目的的有约束多目标规划模型,使用 PSO 算法生成 MSVR 模型参数并寻找最优值,最后使用 PSO 算法与最优 MSVR 模型生成支护参数并寻优,得到最优支护参数。优化结果通过现场监测数据和Flac3D 验证,可得:通过熵突变分析可判断该方法生成的支护参数保证了围岩稳定性,并节约了混凝土和钢筋的用量。关键词:地下工程;围岩稳定;突变理论;支持向量回归;粒子群优化中图分类号:TV554文献标识码:A文章编号:1673-0836(2022)增 2-0587-09Support Parameters Optimization for Chamber Based on PSO-MSVR and Catastrophe TheoryTian Dapeng1,Deng Tingbang2,Li Dehong1,Li Weirui1(1.China Railway Construction Corporation Yunnan Communicatious Construction Administration Co.,Ltd.,Kunming 650000,P.R.China;2.School of Civil Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,P.R.China)Abstract:Based on the electrostatic precipitation chamber group of Kunming Yanglin tunnel and the entropy catastrophe theory,the surrounding rock stability criterion is established based on the volume increment of the surrounding rock plastic yield zone,and the optimal support parameters ensuring the stability of the chamber group and saving the most materials are output in combination with the PSO-MSVR coupling algorithm.The stability criterion of surrounding rock is obtained by combining the characteristic value of cusp catastrophe and the change of overall plastic zone of surrounding rock.The realization of PSO-MSVR coupling algorithm is as follows:a constrained multi-objective programming model is established,which takes the stability of surrounding rock as the constraint condition and the material minimization as the goal.PSO algorithm is used to generate MSVR model parameters and find the optimal values.Finally,PSO algorithm and optimal MSVR model are used to generate and optimize the support parameters,and the optimal support parameters are obtained.The optimization results are verified by field monitoring data and FLAC3D.It can be concluded that the support parameters generated by this method can be judged by means of entropy catastrophe analysis,which ensures the stability of surrounding rocks and saves the consumption of concrete and reinforcement.Keywords:underground engineering;surrounding rock stability;catastrophe theory;support vector regression;particle swarm optimization收稿日期:2022-07-25(修改稿)作者简介:田大鹏(1974),男,云南昆明人,高级工程师,主要从地铁建设与公路工程工作。E-mail:101563256 通讯作者:邓廷邦(1995),男,贵州安顺人,博士生,主要从事隧道工程、岩石力学等领域的研究工作。E-mail:20115017 基金项目:云南省交通科技项目(云交科教便202050 号)0引言保证围岩稳定性是地下工程施工的重点内容,施工中地下围岩的变形破坏有着典型的非线性物理力学特征。近年来,突变理论因其可以判断一种状态跃迁到另一种状态的特点,在地下工程领域开始出现应用。1972 年法国数学家 Thom 首先提出突变理论,并被凌复华1收集整理,此后有学者运用该理论对围岩的失稳破坏解释为从平衡状态到近平衡状态再最终远离平衡的过程。多项工程实例表明2-4施工中围岩的稳定除了与围岩本身的环境有关,还与支护参数的选择存在着紧密的联系。因此选择适合的支持参数可以有效保证围岩的稳定性,而稳定与否可以通过突变理论判断。许传华等5解释了岩体工程的力学演化过程是有无序到有序,应用突变理论可以描述岩石的非线性,并基于突变理论提出了围岩的失稳判据。付成华等6从能量角度,利用突变理论对地下建筑的围岩稳定情况进行了判断,并对屈服区和能量突变区的情况进行了比较。王心飞等7基于突变理论,从刚度,水力弱化和岩石强度等方法对隧道的失稳破坏进行了预测。赵瑜等8围绕围岩变形中的速度变化建立了失稳预测的突变模型,对地下大型厂房施工中围岩的失稳过程进行了模拟。林明才等9基于应变能变化推导了隧道围岩的势函数,并利用尖点突变模型根据隧道断面面积的相对变形率判断围岩是否失稳。这些研究为突变理论在实际工程的应用打开了道路,但同时也发现,目前用突变理论分析围岩的稳定性常常只基于某个或某几个隧道面,基于突变理论判断整体围岩稳定性的研究较少。同时,机器学习成为了众多学科进行优化决策的有力工具,1963 年 Vapnik 团队10提出了支持向量机(Support Vector Machines),支 持 向 量 回归(Support Vector Regression)算法是 SVM 在函数逼近领域的成功实现,多应用于工程优化。徐冲等11采用变量轮换法对 SVM 的参数进行优化处理,建立了基于监测数据的隧道位移预报模型。杨云浩等12使用 SVR 预测结果代替数值计算,将之嵌入到粒子群 差分演化杂交智能优化算法,对围岩参数进行反演。姜谙男等13用差异进化算法对 SVM 的预测结果进行评价和参数优化,结合数值计算对围岩参数进行预测。柴华彬等14用遗传算法对 SVR 进行参数寻优,根据围岩性质和工程参数两方面特点进行了采动覆岩导水裂隙带高度的预测。孙明志等15使用遗传算法与 SVM 基于位移的反分析法获取了相应的岩土力学参数。这些研究不同的程度探讨了 SVR 对围岩变形稳定的分析方法,为施工优化提出了新的思路。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)由 Eberhart 和 Kennedy 基于种群的随机优化提出,其将思路来源于飞鸟捕食,从动物如何最好的找到食物转化为了机械学习中如何找到最优解。刘开云等16利用 PSO 算法对 BP 神经网络权值进行优化,建立了隧道施工的位移预测模型,并与实际工程位移的误差较小。汪华斌等17以强度、脆性和弹性为岩爆评价指标,利用 PSO-SVM 建立围岩岩爆预测模型,对隧道深埋砂岩的岩爆发生进行预测。王志颖等18使用 PSO 算法对 Prophet 模型参数进行优化,对边坡的变形进行分析和预测,经测试 PSO 算法优化后比原 Prophet 模型精度提高了46%。现有研究表明了 PSO 算法可以对既有算法的参数进行优化,以提高对工程优化的精度。本文依据昆明绕城高速杨林隧道的地质勘察情况、现场施工情况和硐室设计情况,基于围岩塑性区体积增量变化情况,利用尖点突变理论建立了针对围岩整体的稳定性判据。以此判据作为判断围岩是否稳定的基准,同时本文引入了 PSO-MSVR耦合算法。二者结合,以围岩稳定为约束条件,以材料消耗最小化为优化目的,通过对样本的循环学习,最终得到硐室群施工的最优支护参数。1基于 PSO-MVSR 耦合算法和熵突变理论的优化方法使用该方法获得实际工程中的最优支护参数可分为 4 个步骤:(1)基于尖点突变理论建立以围岩塑性屈服区体积增量作为依据的围岩稳定性判据。(2)建立 MSVR 模型优化的目标函数,以保证围岩稳定为约束,材料的最小化为目标。(3)利用PSO 算 法 得 到 最 优 MSVR 模 型。(4)利 用PSO-MSVR 耦合算法得到最优支护参数。1.1围岩稳定性判据建立本文使用熵突变原理对施工过程中围岩整体的稳定性进行判断,模型使用初等突变模型中的尖点突变模型19,其势函数表达为:V(x)=x4+ux2+vx(1)该势函数方程较为简单,临界点为其导函数为0 的时候,因此对函数中的状态变量 x 进行求导,可以得到平衡曲面为885地 下 空 间 与 工 程 学 报第 18 卷V(x)=4x3+2ux+v=0(2)平衡曲面在空间(x,v)中的图形被称作突变流形,当处于势函数的中叶取极值时,会造成不稳定;而对于上下叶的势函数,其平衡位置是稳定的。对式(2)求导,可得导函数为 0 时的非孤立奇点集合,为V(x)=12x2+2u=0(3)将 V(x)的一阶导和二阶导进行联立,可得到如式(4)的结果,即为分歧集方程:8u3+27v2=0(4)在三维空间中,将该突变模型的势函数、平衡曲面和分歧集绘出,如图 1 所示。图 1尖点突变模型和平衡曲面、分歧集Fig.1Cusp catastrophe model and balance surface,bifurcation set塑性区体积增量和尖点突变模型的结合方法为:首先通过 Flac 3D 可以获得施工过程中每个开挖步的围岩塑性区体积增长量,定义当开挖步到 x时,此时塑性区的体积增量 f(x)为:f(x)=ni=1aixi(5)f(x)是连续型函数,可以表征施工过程中塑性区体积增