基于BP神经网络的公路高边坡力学参数反演与位移预测.pdf
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1、第1期(总第232期)2024 年 2 月CHINA MUNICIPAL ENGINEERINGN o.1 (S e r i a l N o.2 3 2)F e d.2 0 2 499基于 B P神经网络的公路高边坡力学参数反演与位移预测黄 凯(贵阳市城市建设投资集团有限公司,贵州 贵阳 550014)摘要:研究以某公路高边坡为对象,并针对该地区的地质情况选取 Duncan-Chang 模型建立数值模拟。通过设计正交试验,结合 BP 神经网络算法对边坡位移监测数据的反分析,求得 4 个重要的边坡力学参数。数值模拟计算所得的结果与实测变形监测数据接近。研究结果表明,通过几种方法的综合运用,能够在
2、较小误差范围内对边坡的位移进行预测,该结论对边坡的防护和预警技术的运用具有重要的参考价值。关键词:变形监测;神经网络;数值模拟;反分析;边坡中图分类号:P642.22 文献标志码:A 文章编号:1004-4655(2024)01-0099-05收稿日期:2023-11-14作者简介:黄凯(1990),男,工程师,本科,主要从事市政、建筑工程项目的建设管理工作。DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2024.01.022我国西南地区的水文地质条件复杂,公路建设过程中,时常面临诸如崩塌、滑坡等具有隐蔽性、突发性和高危害性的边坡地质灾害威胁。因此,研究公路高边坡的稳定性对灾害防治
3、、加快西南地区交通建设具有重要的现实意义。边坡稳定性的分析需要能够代表边坡整体情况的土体力学参数。目前在实际工程中,常以地质勘探资料或地区规范作为依据对边坡土体力学参数进行经验性取值,但这一方法具有较高的主观性与随机性。伴随着计算机技术的不断进步,边坡岩土体力学参数反演分析方法逐步在实际工程领域的边坡参数反演和边坡位移预测中开展推进。现有边坡岩土体参数反演分析方法主要分为正分析法、反分析法、神经网络法与遗传网络法等1-2。王哲等3基于地表实测数据和弹塑性理论,设计相应的正交试验,利用 3D 数值模拟的方法对煤矿采陷区的岩石力学参数进行反演分析。黄耀英等4基于雾江古滑坡的位移监测数据,基于有限元
4、法进行反演分析,分别获得了滑坡体与滑带的弹性力学参数,为后续的边坡变形分析提供依据。王峰等5通过将粒子群算法中凹函数权值进行递减,对算法进行优化,并基于此对拱坝在高温环境中的力学参数进行反演分析。上述研究中的反演方法具有较高准确性,但过于复杂且具有较大的局限性,在实际工程中较难应用。本次研究以某公路高边坡为研究对象,基于边坡实测数据,通过正交试验设计、BP 神经网络算法与数值模拟相结合的研究方法,对边坡岩土体力学参数进行反演,并利用反演所得参数开展边坡开挖数值模拟试验,对边坡位移做预测。1 边坡概况某高边坡呈阶梯式设平台断面,分别以 1:1、1:0.75 与 1:0.5 的坡率进行放坡开挖,每
5、级开挖高度均为 6 m,并于变坡处设置 1 m 宽的平台,路基开挖宽度为 24 m,坡顶至路基中轴线的开挖深度约 20 m,见图 1。24 m1:0.51:0.751:1硬塑残积黏性土可塑残积黏性土坡积黏性土图 1 边坡开挖示意图2 工程地质条件工程所在区域原始地貌为风化剥蚀丘陵斜坡地1002024 年第 1 期黄凯:基于 BP 神经网络的公路高边坡力学参数反演与位移预测貌,岩层风化程度高。根据地质勘察资料,可将地层依次划分为坡积黏性土(Qdl)、可塑残积黏性土(Qel)与硬塑残积黏性土(Qel)。土层描述如下。1)坡积黏性土(Qdl):灰黄、深黄等杂色,稍湿,可塑或硬塑状态。主要由黏性土和少
6、量碎块石组成,整体均质性较差,土层厚度为 2.003.50 m。2)可塑残积黏性土(Qel):土体呈黄褐、灰褐等杂色,饱和度较高,可塑状态。整体均质性较强,局部夹风化砂、泥岩碎块,土层厚度为7.308.90 m。3)硬塑残积黏性土(Qel):土体呈土黄、灰黄等杂色,饱和度较高,硬塑状态。局部夹少量石英砂和风化程度较高的碎石,层厚为 9.7010.20 m。3 数值分析模型该边坡各土层力学性质相近,为提高计算效率,将其视作一整体,并基于 FLAC3D 软件建立数值模型。根据边坡的形态特征,变形的性质、破坏与可能破坏的范围和形式,选取坡顶所设置的 1 个斜测管实际监测数据进行分析,测管长 10 m
7、,距离坡肩 2 m。模型尺寸与测管位置见图 2。22.82 10.36 14 22.28 40.2550109.72 a)斜测管布置(m)b)计算模型图 2 边坡监测与建模示意图4 反演计算分析4.1 边坡力学参数选定针 对 边 坡 的 土 体 特 征,研 究 选 用 Duncan-Chang 模型作为边坡岩土体力学参数的反演计算模型。相较于 Mohr-Coulomb 模型,除却土体黏聚力c 和内摩擦角 需明确,还需要确定 K(变形模量数)、Kur(卸载-再加载模量数)、n(初始变形模量的指数)、Rf(破坏比)以及 Duncan-Chang 模型中的常数 G、F、D。其中,n、Rf、G、F、D
8、 和(土体容重)相对稳定且对模型计算结果的影响小。为简化反演过程、避免特征向量过多导致出现过拟合现象,将其取为定值,见表 1。选择对计算结果影响较大的 K、Kur、c、作为反演变量,基于地区经验选定其范围,取值范围见表 2。上述所涉及的参数除土体黏聚力 c、内摩擦角 与土体容重 外均为无量纲常数。表 1 土体参数表残积黏性土/(kNm-3)RfnGFD18.10.780.340.240.151.5表 2 土体反演参数范围残积黏性土KKurc/kPa/()8018010022013456244.2 正交试验设计边坡土体力学参数间的交互影响对边坡开挖后的形态变化具有很大影响。正交试验设计是 1 种
9、研究多因素、多水平的试验设计方法。通过正交性、在数据中挑选出具有均匀分散与齐整可比等特性的特征点,以最少的试验次数达到接近全面试验的效果。从而避免研究边坡土体参数时,工作量过大。由于研究对象的各土层力学性质相近,将其视作单一土层,并将反演的 4 个土体参数均分为 4 个组,具体方案见表 3 表 4。表 3 反演参数数值表序号KKurc/kPa/()180100126212514023123150180341841802204524表 4 正交试验取值表序号KKurc/kPa/()1801001262801402312380180341848022045245125100231861251401
10、2247125180456812522034129150100342410150140451811150180121212150220236131801004512141801403461518018023241618022012184.3 反演分析对模型左、右施以 x 方向位移约束,前、后施以 y 方向位移约束,底部施以 z 方向位移约束,从而构成边界位移条件。而后由正交设计所得的力学参数对数值模型赋值进行计算,结果见图3图4(图3 中的位移单位为 m,且以向坡内位移为正)。由1012024 年第 1 期黄凯:基于 BP 神经网络的公路高边坡力学参数反演与位移预测于试验组数据较多,部分结果接
11、近,仅选取表 4 中具有代表性的4组工况进行分析。从模拟结果可见,第一级开挖后的不同工况下的边坡土体变形程度具有较大差异。以组 1 为代表的边坡开挖后土体产生了明显的回弹,坡顶处土体形成了较大的 x 负向水平位移,且随埋深的增加,位移量逐渐减小;以组2 为代表的边坡开挖后坡顶处土体产生了 x 正向水平位移而坡脚处土体产生了 x 负向水平位移;以组4 为代表的边坡开挖后坡顶处土体产生了 x 正向水平位移而坡底处土体产生了 x 负向水平位移;以组12 为代表的边坡开挖后坡顶处土体产生了 x 负向水平位移,且随埋深的增加,位移量呈先增后减的变化趋势。从图中还可得知,组 1 与组 12 开挖后边坡土体
12、产生的 x 方向水平位移量远大于组 2 与组 4。组 1 组 2组 4 组 12图 3 数值模拟结果位移/m-0.52-0.50-0.48-0.46-0.44-0.42-0.40-0.38测点深/m0-2-4-6-8-10测点深/m0-2-4-6-8-10位移/m位移曲线位移曲线位移曲线位移曲线测点深/m0-2-4-6-8-10测点深/m0-2-4-6-8-10位移/m0.005 0.010 0.015 0.020 0.025 0.030 0.035 0.040-0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0 0.01 0.02-0.34 -0.30 -0.26 -0.22 -0.18位移/
13、m组 1 组 2组 4 组 12图 4 第一级开挖斜测管 x 方向水平位移根据现场斜测管布设位置,在数值模型中对应位置设置相同监测点。在边坡数值模型进行 开 挖、模 拟 达 到 平 衡 后 分 别 取 埋 深 0 m、3 m、6 m、10 m 共计 4 个监测点作为反演数据,见图 5、表 5。16 组正交数值试验中,特征的位移整体在开挖后都向外移动,没有明显的趋势关系。但是在不同土体参数的影响下,组 1、组 11、组 12、组 14、组 16 存在明显的回弹,坡顶处土体形成了较大的 x 负向水平位移;其余组在开挖后坡顶处土体均产生了 x 正向水平位移。0.20-0.2-0.4-0.6-0.81
14、 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16试验组0 m3 m6 m10 m监测点 x 方向水平位移/m图 5 数值模型中监测点 x 方向水平位移1022024 年第 1 期表 5 数值模型监测点位移(第一级开挖)m数据序号埋深 0 m埋深 3 m埋深 6 m埋深 10 m1-0.506 6-0.479 0-0.464 7-0.386 220.013 4-0.005 4-0.021 5-0.037 830.028 40.015 50.003 7-0.010 440.036 20.025 80.016 70.005 950.024 20.001 0-0.021 5-
15、0.047 160.019 70.006 3-0.005 6-0.019470.035 30.024 00.013 20.000 380.030 40.022 00.014 50.005 390.016 3-0.001 3-0.016 7-0.034 1100.021 10.004 6-0.010 8-0.029 011-0.763 4-0.495 1-0.208 1-0.005 512-0.619 4-0.643 2-0.608 9-0.326 5130.018 3-0.011 0-0.040 4-0.075 214-0.054 9-0.088 2-0.119 1-0.147 7150.01
16、4 90.002 8-0.008 4-0.021 616-0.372 7-0.092 8-0.002 7-0.004 14.4 BP 神经网络训练与验证BP 神经网络作为 1 种多层前馈神经网络,具有结构简单、多维函数映射能力优良的特点,用作土体力学参数分析时,精度较高且计算速度较快。使用表 5 中的数据训练 BP 神经网络,即使用数值模拟中的第 2 组与第 5 组试验的位移数据作为测试参数进行反演验证,并与数值模拟中所赋值的参数对比分析,从而验证 BP 神经网络基于位移数据对边坡土体参数反演的可靠性,结果见表 6。由此可知,BP 神经网络预测的相对误差在 5.63%24.45%。表 6 BP
17、 神经网络预测数据序号力学参数 理论值BP 神经网络反演结果绝对误差/%相对误差/%2K8087.367.369.20Kur140164.2334.2324.45c/kPa2319.893.1113.52/()129.422.5821.505K125117.967.045.63Kur100124.3824.3824.38c/kPa2321.522.4810.78/()1814.743.2618.114.5 边坡位移反演由实测获得第一级开挖后,x 水平方向的土体位移数据,具体见表 7。运用反演所得参数,对边坡数值模型进行赋值,开展第二级开挖的数值模拟计算。将模拟计算结果与实际监测位移相比较。反演
18、获得的土体力学参数见表 8。表 7 第一级开挖实际监测值埋深 0 m埋深 3 m埋深 6 m埋深 10 m-0.364-0.319-0.273-0.221表 8 土体参数反演结果KKurc/kPa/()119.46170.7420.8214.02数值模拟计算中不平衡力率比设置为 1.0 e-5,将表 7 内参数对数值模型进行赋值。所得应力云图,基于数值模拟第二级开挖 x 方向水平位移和实测位移见图 6(图中位移单位为 m,且以向坡内位移为正)。从图 6 a)中可知,进行第二级开挖后,边坡最大水平位移发生在坡脚,斜测管对应位置的水平位移在垂直方向由上至下逐步减小。路基基坑开挖卸荷后,在较大的回弹
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