system: [SYSTEM]

user: 4. 工程算例 4.1. 工程概况 重庆市长寿区某高速公路第C2合同段中K2 + 916~K3 + 000与第C3合同段中K7 + 276~K7 + 733.5共计3个里程段均为高填深挖段路基，对于路基填方边坡大于 16 米 的路堤作特殊处理路基设计，并在路堤下部设置土工格栅层以增强基础承载力和路基稳定避免基础不均匀沉降。 监测边坡位处于低缓丘陵地带，地貌格局为缓丘沟谷及凹地组成，地形总体为北高南低。工区地形最高点519 m，最低位465 m，相对高差近54 m。自然坡度约为46.02˚，基岩少部分裸露，上覆薄层土，岩体节理裂隙不发育，植被较发育。沿线属于亚热带气候，多年平均温度为17.5℃~18.5℃，极端最高气温42.2℃，极端最低气温−3℃；区内年平均雾日30~40天。多年平均相对湿度80%，绝对湿度17.6毫巴。区内多年平均降水量1094.6毫米，最大降水量1378.3毫米，最小降水量783.2毫米。降水量分配不均，一般集中在5~9月份。 在第C1合同段中K1 + 118~K1 + 230左侧设计为挖方岩质高边坡，工区地质情况简单，边坡岩性为侏罗系中统上沙溪庙组砂岩、泥岩。开挖后边坡形成的坡度为63.56˚，坡脚设置 2.6 米 宽平台，自坡脚每 15 米 高为一级开挖，各级之间设置 2.0 米 宽的平台，向外倾斜3%，平台上设置平台截水沟。该段边坡共三级平台，边坡采用四级锚杆框架防护。 4.2. 神经网络样本构建 4.2.1. 计算模型及物理力学参数 由工程实际概况和地勘报告可知现场为较软岩，边坡岩土参数范围根据《重庆市工程地质规范》建议的物理力学性质指标参数值，可取如下(表1)。 Table 1 Standard value of slope rock mass property inde 岩石类别 重度(kN/m 3 ) 粘聚力(MPa) 内摩擦角(˚) 抗拉强度(MPa) 变形模量f 1 (MPa) 泊松比υ 坚硬岩 24.5~26.5 >1.80 >44 >0.75 >4500 <0.20 较硬岩 23.0~25.0 1.00~1.80 41~44 0.50~0.75 2500~4500 0.10~0.25 较软岩* 24.0~25.0 0.50~1.00 36~41 0.25~0.50 1500~3000 0.20~0.30 软岩 23.5~25.0 0.25~0.50 30~36 0.15~0.25 1000~2000 0.25~0.33 极软岩 23.5~24.5 <0.25 <30 <0.15 <1000 >0.33 表1. 边坡岩体性质指标标准值 注：本表中强度未考虑时间效应因素。 4.2.2. 试验均匀设计 根据上述实验模量的确定，因为边坡岩体材料、边坡高度及边坡角已知，而且γ重度变化小，在分析计算中取重度γ = 24.8 kN/m 3 ，本文中，主要考虑岩体强度(粘聚力c和内摩擦角φ)和刚度参数(弹性模量E和泊松比μ)的影响，四个因素均分为26个水平，则水平数为26，如下表2。 Table 2 Arrangement of experiment facto 水平 因素 X 1 X 2 X 3 X 4 粘聚力c (MPa) 内摩擦角φ (˚) 变形模量f 1 (GPa) 泊松比υ 1 0.50 36.8 2.46 0.296 2 0.52 37.8 1.86 0.288 3 0.54 38.8 2.88 0.280 4 0.56 39.8 2.28 0.272 5 0.58 40.8 1.68 0.264 6 0.60 36.4 2.70 0.256 7 0.62 37.4 2.10 0.248 8 0.64 38.4 1.50 0.240 9 0.66 39.4 2.52 0.232 10 0.68 40.4 1.92 0.224 11 0.70 36.0 2.94 0.216 12 0.72 37.0 2.34 0.208 13 0.74 38.0 1.74 0.200 14 0.76 39.0 2.76 0.300 15 0.78 40.0 2.16 0.292 16 0.80 41.0 1.56 0.284 17 0.82 36.6 2.58 0.276 18 0.84 37.6 1.98 0.268 19 0.86 38.6 3.00 0.260 20 0.88 39.6 2.40 0.252 21 0.90 40.6 1.80 0.244 22 0.92 36.2 2.82 0.236 23 0.94 37.2 2.22 0.228 24 0.96 38.2 1.62 0.220 25 0.98 39.2 2.64 0.212 26 1.00 40.2 2.04 0.204 表2. 实验水平表 试验设计就是如何在试验域内最有效地选择试验点，通过试验得到响应的观测值，然后进行数据分析求得达到最优响应值的试验条件。因此，试验设计的目标，就是要用最少的试验取得关于系统的尽可能充分的信息。均匀设计即可以较好地实现这一目标，尤其对多因素、多水平的试验。每一个均匀设计表有一个代号U n (q s )或 U n * ( q s ) ，其中“U”表示均匀设计，“n”表示要做n次试验，“q”表示每个因素有q个水平，s表示有s列。U的右上角加“*”和不加“*”代表两种不同类型的均匀设计表。通常加“*”的均匀设计表有更好的均匀性，应优先选用。本文有模型建立涉及4因素26水平，因此选用U * 26 (26 11 )表，如下表3。 Table 3 Uniform design table U 26 * ( 26 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 4 5 7 10 13 16 17 19 20 25 2 2 8 10 14 20 26 5 7 11 13 23 3 3 12 15 21 3 12 21 24 3 6 21 4 4 16 20 1 13 25 10 14 22 26 19 5 5 20 25 8 23 11 26 4 14 19 17 6 6 24 3 15 6 24 15 21 6 12 15 7 7 1 8 22 16 10 4 11 25 5 13 8 8 5 13 2 26 23 20 1 17 25 11 9 9 9 18 9 9 9 9 18 9 18 9 10 10 13 23 16 19 22 25 8 1 11 7 11 11 17 1 23 2 8 14 25 20 4 5 12 12 21 6 3 12 21 3 15 12 24 3 13 13 25 11 10 22 7 19 5 4 17 1 14 14 2 16 17 5 20 8 22 23 10 26 15 15 6 21 24 15 6 24 12 15 3 24 16 16 10 26 4 25 19 13 2 7 23 22 17 17 14 4 11 8 5 2 19 26 16 20 18 18 18 9 18 18 18 18 9 18 9 18 19 19 22 14 25 1 4 7 26 10 2 16 20 20 26 19 5 11 17 23 16 2 22 14 21 21 3 24 12 21 3 12 6 21 15 12 22 22 7 2 19 4 16 1 23 13 8 10 23 23 11 7 26 14 2 17 13 5 1 8 24 24 15 12 6 24 15 6 3 24 21 6 25 25 19 17 13 7 1 22 20 16 14 4 26 26 23 22 20 17 14 11 10 8 7 2 表3. 均匀设计表 U 26 * ( 26 11 ) Table 4 U 26 * ( 26 11 ) table for us s 列号 D 2 1 7 0.0588 3 1 5 9 0.1126 4 1 3 8 11 0.1311 5 1 2 3 8 11 0.1683 6 1 2 4 6 7 9 0.1828 7 1 2 3 8 9 10 11 0.1967 表4. U 26 * ( 26 11 ) 的使用表 表3为试验水平表。根据相关文献可选用表3所示的均匀设计表，使用表为表4，该均匀设计表最多可安排的因素为11。根据均匀设计表和使用表，按表4中的1，3，8，11列来排列，根据此排列，将各因素的水平值代入即构成均匀设计表。 4.2.3. FlAC建模 本例的计算模型，根据中国地质科学院建议的范围 [ 4 ] ，模型的长为158 m，高位106 m，根据实际开挖工况，取单元密度为0.5*1 m 2 ，总计为27，136个单元。 本例中采用位移边界条件，上表以地表为界面，并与实际地表形状相同，模型水平方向采用滚支边约束条件即限制X方向位移，下边界采用限制X、Y方向约束，选用摩尔–库伦屈服准则。 在模拟开挖过程中，按照工程设计施工步骤，先进行边坡全体开挖后再进行支护，本文中，只考虑了边坡开挖后未进行支护的边坡深部位移情况进行了位移模拟。监测布置点结合现场实际监测进行布置，如图1。 图1. 计算模型几何形态 4.2.4. 样本的构建 根据现场沉降位移布置监测，对应在模型监测中在同样的监测位置布置同样的监测点，取同一X坐标的，不同的四个监测点的，得出不同强度及刚度条件下，监测点X向的位移的实验结果，如表5中所示。从图2中可以看出，在此26组均匀数值试验中，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，但是四个特征点的平均位移值确集中在−0.10~−0.17 m之间。 Table 5 Calculation displacements of the key points on the slop 实验号 粘聚力c(MPa) 内摩擦角φ(˚) 变形模量f 1 (Gpa) 泊松比υ 监测点1(Xdis)m 监测点2(Xdis) 监测点3(Xdis)m 监测点4(Xdis)m 1 0.50 36.8 2.46 0.296 −0.3265 −0.3584 −0.3661 −0.1486 2 0.52 37.8 1.86 0.288 −0.1187 −0.1372 −0.1360 −0.0600 3 0.54 38.8 2.88 0.280 −0.0981 −0.1024 −0.1110 −0.0474 4 0.56 39.8 2.28 0.272 −0.2913 −0.3201 −0.3270 −0.1344 5 0.58 40.8 1.68 0.264 −0.4282 −0.4695 −0.4814 −0.1972 6 0.60 36.4 2.70 0.256 −0.0962 −0.1108 −0.1150 −0.0685 7 0.62 37.4 2.10 0.248 −0.0962 −0.1185 −0.1255 −0.0734 8 0.64 38.4 1.50 0.240 −0.1506 −0.1687 −0.1768 −0.1019 9 0.66 39.4 2.52 0.232 −0.0884 −0.0993 −0.1040 −0.0586 10 0.68 40.4 1.92 0.224 −0.0857 −0.0967 −0.1015 −0.0574 11 0.70 36.0 2.94 0.216 −0.0673 −0.0746 −0.0811 −0.0554 12 0.72 37.0 2.34 0.208 −0.0865 −0.0985 −0.1047 −0.0745 13 0.74 38.0 1.74 0.200 −0.1552 −0.1747 −0.1850 −0.1234 14 0.76 39.0 2.76 0.300 −0.1390 −0.1556 −0.1650 −0.1086 15 0.78 40.0 2.16 0.292 −0.1234 −0.1392 −0.1473 −0.0965 16 0.80 41.0 1.56 0.284 −0.1641 −0.1861 −0.1974 −0.1258 17 0.82 36.6 2.58 0.276 −0.0932 −0.1070 −0.1146 −0.0860 18 0.84 37.6 1.98 0.268 −0.0071 −0.0041 −0.0027 −0.0031 19 0.86 38.6 3.00 0.260 −0.1097 −0.1251 −0.1332 −0.0980 20 0.88 39.6 2.40 0.252 −0.1195 −0.1363 −0.1452 −0.1060 21 0.90 40.6 1.80 0.244 −0.1005 −0.1165 −0.1250 −0.0897 22 0.92 36.2 2.82 0.236 −0.1664 −0.1864 −0.1971 −0.16006 23 0.94 37.2 2.22 0.228 −0.2511 −0.2800 −0.2952 −0.2358 24 0.96 38.2 1.62 0.220 −0.0754 −0.0901 −0.0989 −0.0783 25 0.98 39.2 2.64 0.212 −0.077 −0.0810 −0.0945 −0.0782 26 1.00 40.2 2.04 0.204 −0.0562 −0.066 −0.0717 −0.0594 表5. 边坡特征点的计算位移值(期望值) 图2. 特征点X向位移值 4.3. 人工神经网络训练与验证 通过训练网络，选择一个训练后的最优网络，当网络训练到1530代时，输出的均方差已很小(MSE = 5.6836e-007)误差曲线如图3所示。因此，此时的网络输出已经非常比较精确。 图3. 训练误差曲线 当网络训练结束以后，利用测试两组样本对网络性能进行测试，用sim函数来仿真网络的输出，从而与目标输出进行比较，来检验网络的预报误差。如表6，由此表中可知网络的预报误差在7.35%~26.58%之间，在通常允许范围之内，误差较小，性能满足实际应用的要求。 Table 6 The error between network prediction and true value 力学参数 理论值 神经网络反演结果 绝对误差 相对误差(%) c 6 0.60 0.505 0.095 15.83% ϕ 6 36.4 32.68 3.72 10.21% E 6 2.70 2.44 0.33 9.76% μ 6 0.256 0.275 0.019 7.35% c 24 0.96 0.837 0.123 12.85% ϕ 24 38.20 32.94 5.26 13.76% E 24 1.62 1.819 0.219 13.51% μ 24 0.220 0.278 0.058 26.58% 表6. 网络预测与真值误差