大型洞室群开挖与加固方案反馈优化分析集成智能方法研究-中国博士学位论文全文数据库

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大型洞室群开挖与加固方案反馈优化分析集成智能方法研究

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【英文题名】	Study of Feedback Optimizing and Analyzing the Schemes of Excavation and Supporting of Large Cavern Group Using Integrated Intelligent Method
【作者】	姜谙男;
【导师】	冯夏庭;
【学位授予单位】	东北大学;
【学科专业名称】	工程力学
【学位年度】	2005
【论文级别】	博士
【网络出版投稿人】	东北大学
【网络出版投稿时间】	2005-09-07
【基金】	中国科学院知识创新工程基金
【关键词】	大型洞室群; 三维数值模拟; 反馈分析; 集成智能; 支持向量机; 遗传算法; 并行计算; 智能优化; 智能决策支持系统;
【英文关键词】	large cavern group; 3D numerical simulation; feedback analysis; integrated intelligence; support vectors machine; genetic arithmetic; parallel computing; intelligent optimization; intelligent decision support system;
【中文摘要】	大型洞室群规模已超出现行规范,本身结构比较复杂,又处于复杂的地质环境中,因而影响围岩稳定性的因素错综复杂。如何准确地根据监测信息快速动态调整施工方案,是有待解决的重要问题。本论文以清江水布垭电站地下厂房作为工程应用背景,综合三维数值计算、智能方法和计算机决策技术,提出了大型洞室群施工期集成智能动态反馈分析方法,并用于水布垭地下厂房施工期的方案反馈分析与优化。具体来说,主要进行了如下的工作: (1) 针对经验公式方法的不足,提出基于工程实例的隧洞最大允许变形的支持向量机(SVM)自动获取方法。 (2) 针对以往反馈优化方法容易陷于局部最优及耗时的问题,提出了大型洞室群反馈分析的3D并行进化SVM-数值模拟优化方法,并且基于MPI开发了相应并行计算平台。该方法能够全局快速搜索最优解,与并行神经网络进化有限元方法相比,计算速度提高近十倍。 (3) 地下大型洞室群锚固参数优化具有以下特点:稳定性目标和经济性目标是矛盾的;洞室的稳定性分析非常复杂;评价指标要求全面反映锚固效果;锚固参数组合的方案数量多,优化计算量大。针对这些特点,建立了地下大...
【英文摘要】	The scale of large cavern group is beyond current regulation. The structure of cavern group and the geologic environment where is located in are complicated, therefore, the factors affecting the surrounding rock stability are complicated too. How to dynamically and rapidly redesign the support system based on monitoring data? That is a very important problem need to be solved. In the dissertation, aiming at the underground powerhouse engineer of Qingjiang Shuibuya hinge, the method of integrated dynamic fee...
【更新日期】	2005-11-15

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导师：冯夏庭导师单位：东北大学资源与土木工程学院学位授予单位：东北大学
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