瀑布沟水电站放空洞围岩的稳定性监测与位移反分析研究

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瀑布沟水电站放空洞围岩的稳定性监测与位移反分析研究

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毕业论文范文题目：瀑布沟水电站放空洞围岩的稳定性监测与位移反分析研究，论文范文关键词：瀑布沟水电站放空洞围岩的稳定性监测与位移反分析研究
瀑布沟水电站放空洞围岩的稳定性监测与位移反分析研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：本文以瀑布沟水电站放空洞为研究对象。通过对水工隧洞安全监测设计的讨论,简单介绍了瀑布沟水电站放空洞施工期监测布置;通过对放空洞施工期围岩的稳定性监测,结合地质条件,分析围岩的变形过程、特征以及影响围岩稳定性的各种因素;通过对人工神经网络理论和位移反分析理论的研究,结合正交试验设计和FLAC数值计算程序,利用BP神经网络实现放空洞的初始地应力参数、围岩弹性模量以及泊松比的位移反（本文此处忽略..）分析过程,并对反分析结果的可靠性以及影响因素进行讨论;最后利用反分析结果模拟开挖过程。(1)讨论了水工隧洞监测项目的选择、仪器选型、不同阶段的安全监测设计以及瀑布沟水电站放空洞施工期监测布置。(2)通过对施工期围岩的稳定性监测,结合地质资料和施工过程分析围岩变形的时间效应、空间效应以及孔深、开挖进尺与围岩变形的关系,分析支护锚杆的应力变化过程。围岩变形主要集中在底部断面的开挖过程中,支护（文章此处忽略..）应力的变化也主要集中在这一过程;另外上半洞施工过程中3-3断面附件发生的拱顶塌方主要是由于支护滞后、爆破不规范所致。(3)基于人工神经网络的位移反分析方法,其实质上仍然是一种直接位移反分析法。基于人工神经网络的位移反分析的总体思路是:采用FLAC建立隧洞开挖的数值分析模型,进行理论计算,得出不同部位的若干组位移。将这些位移数据作为训练样本导入到编写好的人工神经网络程序中进行学习,然后将（文章此处忽略..）实测数据导入训练好的人工神经网络中进行反分析,得到待求参数。(4)用正交试验确定放空洞反分析参数的样本组合,利用FLAC计算不同样本组合下的围岩变形值,将计算位移值作为输入样本,反分析参数的不同组合作为输出样本带入到BP神经网络进行训练,再将实测位移值带入训练好的神经网络中,得到放空洞的初始地应力参数、围岩弹性模量以及泊松比,初始地应力以水平应力为主,为22.105MPa,等效弹性模量为7.38G（略..）Pa,等效泊松比为0.2663。(5)利用反分析结果模拟施工过程,分析底部断面不同开挖方案下的围岩变形、塑性区的分布以及还原整个施工期围岩变形过程;底部开挖过程产生的围岩变形主要集中在距离底部开挖断面2D(D为洞径)范围内的岩体开挖过程中;底部断面分布开挖比一次开挖在底板部位产生的塑性区要小,主要是模拟过程中没有考虑支护措施。

以上为本篇毕业论文范文瀑布沟水电站放空洞围岩的稳定性监测与位移反分析研究的介绍部分。

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