地鐵隧道軸線(xiàn)貫通測(cè)量偏差控制、動(dòng)態(tài)變形分析及預(yù)報(bào)方法研究.pdf

1、地鐵隧道貫通測(cè)量偏差控制、 動(dòng)態(tài)變形分析及預(yù)報(bào)方法研究 摘要摘 要本文的 研究主題是地鐵隧道貫通測(cè)量偏差控制、 動(dòng)態(tài)變形分析及預(yù)報(bào)方法研究。 件文 以 實(shí) 際 工 程 為 背 景尹 / 產(chǎn) 佗線(xiàn):東方路站至東昌路站、7 研 究 的 重 點(diǎn) 是 結(jié) 合 本 人 負(fù) 責(zé) 承 擔(dān) 的 上 海 地 鐵 二 號(hào) 東昌路站至陸家嘴路站、陸家嘴路站至河南路站、靜安寺站至江蘇路站四 個(gè)區(qū)間隧道軸線(xiàn)貫通的實(shí)際， 研究探索出一套適用于地鐵 貫 通 測(cè) 量

2、的 有 效 方 法 。 ( 指 出 目 前 國(guó) 內(nèi) 外 普 遍 采 用 的 等 影 響 原 則 分 配 地 鐵 隧 道 軸 線(xiàn) 貫 通 各 環(huán) 節(jié) 限 差 的 缺 陷 ， 提 出 了 切 合 地 鐵 隧 道 貫 通 實(shí) 際 的 限 差 配 賦 原 則 J 分析探討并對(duì)每一環(huán)節(jié)的 誤差進(jìn)行精度分析、 估算，并加以 控制。 提出在確保隧道軸線(xiàn)貫通的前提下所采用的測(cè)量手段和方法，并編制了 相應(yīng)的程序， 其有效性以成功地用于解決上海地鐵二號(hào)線(xiàn)四

3、個(gè)區(qū)間段的貫通測(cè)量任務(wù)而得到驗(yàn)證 。6 1 } 文 運(yùn) 用 動(dòng) 態(tài) 數(shù) 據(jù) 處 理 的 理 論 ， 探 討 了 從 盾 構(gòu) 推 進(jìn) 中 地 表 變 形 數(shù) 據(jù) 時(shí) 間 序列的分析途徑出發(fā)， 提出了 一種簡(jiǎn)單快速、適宜于工程實(shí)際問(wèn) 題的動(dòng)態(tài)變形分析及趨勢(shì)預(yù)報(bào)的有效方法。 為克服陳舊 數(shù)據(jù)的不良 影響，提出 動(dòng)態(tài)模型中 衰減因 子的優(yōu)選算法， 從而用于解決盾構(gòu)掘進(jìn)中， 地表變形動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型的建立及變形預(yù)報(bào)。對(duì)變形分析及預(yù)測(cè)的研究擴(kuò)展到運(yùn)用神

4、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 研究， 充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線(xiàn)性問(wèn) 題的優(yōu)勢(shì)， 對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于地鐵施工中隧道內(nèi) 部及相應(yīng)地表變形預(yù)測(cè)中遇到的技術(shù)問(wèn) 題進(jìn)行了 系統(tǒng)的 研究， 提出了防止網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)擬合及局部最小的方法， 對(duì)影響網(wǎng)絡(luò)收斂的各技術(shù)參數(shù)的選擇進(jìn)行了探討，結(jié)果 表 明 : 將 人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 用 于 隧 道 內(nèi) 部 及 地 表 變 形 預(yù) 測(cè) ， 效 果 優(yōu) 于 其 它 方 法 少 一關(guān)健詞:地鐵隧道、貫通測(cè)量、 偏差控制、陀螺定向、嫡變小

5、準(zhǔn)則、可w I “ , I 粗差剔除、 動(dòng)態(tài)變形模型、 變形預(yù)報(bào)、神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)同濟(jì)大學(xué)博士學(xué)位論文地鐵隧道貫通測(cè)盆偏差控制、動(dòng)態(tài)變形分析及預(yù)報(bào)方法研究 摘要K e y w o r d s : S u b w a y t u n n e l ， T r a n s f i x i o n s u r v e y s ， D e v i a t i o n c o n t r o l ,P e g - t o p d i r e c

6、 t i o n a l ， R e l i a b i l i t y c h e c k i n g， B l u n d e r e l i m i n a t i o n , D y n a m i cd e f o r m a t i o n m o d e l , D e f o r m a t i o n f o r e c a s t， N e u r a l n e t w o r k ， L e a s t