張社榮,胡安奎,王　超,邵鵬哲,譚堯升

(1. 天津大學水利工程仿真與安全國家重點實驗室,天津　300072; 2. 天津大學建筑工程學院,天津　300072;3. 雅礱江流域水電開發(fā)有限公司,四川 成都　610051)

大型地下洞室群施工期圍巖力學參數(shù)實時動態(tài)反演

張社榮1,2,胡安奎1,2,王超1,2,邵鵬哲3,譚堯升1,2

(1. 天津大學水利工程仿真與安全國家重點實驗室,天津300072; 2. 天津大學建筑工程學院,天津300072;3. 雅礱江流域水電開發(fā)有限公司,四川 成都610051)

摘要：綜合考慮大型地下洞室群施工現(xiàn)場的開挖進度信息、支護進度信息及新出露的地質(zhì)信息,建立能夠?qū)崟r更新且反映工程實際進度的三維全尺度數(shù)值仿真模型,結(jié)合均勻設(shè)計和人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù),基于C#.NET+Python混合編程技術(shù)對通用數(shù)值軟件ABAQUS進行二次開發(fā),提出大型地下洞室群施工期圍巖力學參數(shù)實時動態(tài)反演分析方法。以黃登水電站為例,對其地下洞室群施工期圍巖力學參數(shù)進行實時反演。結(jié)果表明:各施工分期測點計算位移與實測位移隨施工期的曲線變化規(guī)律一致,實測值與計算值吻合度較高,第五期的平均誤差僅為5.5%,得到較好的反演結(jié)果,驗證了此法的合理性和可操作性。

關(guān)鍵詞：地下洞室群;實時反演;力學參數(shù);施工期;神經(jīng)網(wǎng)絡;黃登水電站

巖體力學參數(shù)的確定是巖土工程計算的前提條件,由于工程地形、地質(zhì)的復雜性以及測量手段的局限性,巖體力學參數(shù)一般難以準確測量,因此研究如何充分利用圍巖各種力學響應進行材料參數(shù)反演的反分析技術(shù)成為當前的熱點與難點問題。國外學者對巖體本構(gòu)模型識別方法以及參數(shù)反演智能優(yōu)化方法進行了深入研究,提出不同的理論方法或進行了相關(guān)的改進[1-4]。國內(nèi)學者在這方面也有許多研究成果。趙洪波等[5]將支持向量機與遺傳算法結(jié)合,提出了一種用于位移反分析的進化支持向量機方法。田明俊等[6]將改進蟻群算法用于土石壩土體參數(shù)的反演計算,并取得良好效果。劉福深等[7]針對遺傳算法的早熟現(xiàn)象,引入小生境技術(shù)與自適應雜交變異概率的方法改進了遺傳算法。江權(quán)等[8]基于松動圈-位移增量監(jiān)測信息,采用進化神經(jīng)網(wǎng)絡-遺傳算法,提出了大型洞室群巖體參數(shù)的智能反演新方法。漆祖芳等[9]提出了粒子遷徙和變異的粒子群優(yōu)化(MVPSO)反演算法,并應用于大崗山水電站右岸邊坡巖體力學參數(shù)反演分析。這些成果一般是對反演新算法的研究或原有算法的改進,而由于地下洞室群施工現(xiàn)場的復雜性、不可預測性等特點,設(shè)計開挖、支護方案不可避免地需要根據(jù)現(xiàn)場信息進行修改,且伴隨著開挖過程會揭露新的地質(zhì)信息，需要對數(shù)值仿真模型信息進行實時更新,在保證模型精度情況下進行的參數(shù)反演方法研究還少之又少。

本文依托黃登水電站大型地下廠房洞室群,結(jié)合施工現(xiàn)場的開挖進度信息、支護進度信息及新出露的地質(zhì)信息,建立能夠?qū)崟r更新且反映工程實際進度與信息的三維全尺度數(shù)值仿真模型,利用C#.NET+Python腳本語言的混合編程技術(shù)對數(shù)值軟件ABAQUS進行二次開發(fā),采用均勻設(shè)計-神經(jīng)網(wǎng)絡反演方法,進行圍巖力學參數(shù)實時反演,并對圍巖安全穩(wěn)定進行了實時與預測仿真分析。

1實時參數(shù)反演分析方法基本思路

實時參數(shù)反演基本思想如下:基于實時數(shù)值仿真模型,綜合均勻設(shè)計法可大幅度減少試驗次數(shù)并易于實現(xiàn)數(shù)字化的特性,耦合神經(jīng)網(wǎng)絡非線性擬合的優(yōu)勢形成智能優(yōu)化算法,采用增量位移反分析法,利用現(xiàn)場位移實測資料反演分析地下洞室群圍巖的力學參數(shù),實現(xiàn)地下洞室群圍巖力學參數(shù)實時反演。

圖1　實時反演流程Fig. 1　Flowchart of real-time inversion

具體反演流程如圖1所示,描述如下:

a. 以初始地應力場反演[10]為基礎(chǔ),結(jié)合洞室群布置、結(jié)構(gòu)尺寸信息以及廠區(qū)的地形地質(zhì)信息等建立初始數(shù)值仿真模型。

b. 根據(jù)地下洞室群當前施工期,即第i施工期的實際開挖進度信息、支護進度信息、新揭露的地質(zhì)信息等現(xiàn)場信息,實時修改數(shù)值仿真模型,建立第i施工期的實時數(shù)值仿真模型。

c. 進行第i施工期參數(shù)反演,確定優(yōu)化反演目標函數(shù)。采用最小二乘目標函數(shù),即

(1)

d. 根據(jù)參數(shù)敏感性原則[11],確定待反演的圍巖力學參數(shù)。根據(jù)圍巖力學參數(shù)建議取值范圍,采用均勻設(shè)計方法設(shè)計試驗方案,通過ABAQUS數(shù)值計算獲取神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本與驗證樣本。

e. 通過神經(jīng)網(wǎng)絡對步驟d建立的訓練樣本進行學習以建立非線性映射關(guān)系。

f. 在對監(jiān)測位移進行異常值處理[12]后,利用神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習功能,以實際監(jiān)測位移信息為輸入值,反演得到最優(yōu)的圍巖力學參數(shù),當前第i期參數(shù)反演完成。

g. 若工程施工未完成,轉(zhuǎn)到步驟b開始進行下一個循環(huán)直至工程施工完成,反演結(jié)束。

2實時動態(tài)反演的關(guān)鍵技術(shù)

圖2　開挖進度實時映射流程Fig. 2　Flowchart of real-time mapping of excavation

大型地下洞室群圍巖力學參數(shù)實時反演的關(guān)鍵問題在于用于反演的數(shù)值模型能否在滿足工程要求的精度下,真實客觀地模擬實際工程狀態(tài)。針對單元分組、系統(tǒng)支護等效[13]引起的建模工作量巨大等問題,在引入其“集合”映射概念的基礎(chǔ)上,對數(shù)值仿真模型映射更新算法進行了相關(guān)的改進。

2.1開挖進度實時映射更新

根據(jù)工程實際的施工分期開挖進度信息,以各洞室的實際分期開挖高程為映射條件,將已經(jīng)開挖完成的開挖體區(qū)域通過“集合”映射到各分期開挖步對應的開挖單元,并按照分期開挖順序?qū)卧皻⑺馈?實現(xiàn)施工進度狀態(tài)的仿真分析。開挖映射流程見圖2。以某城門洞室的分期開挖為例,分層開挖示意圖如圖3所示。洞室分n期開挖,每期對應的高程分別為h1，h2，…，hn。

圖3　洞室分期開挖示意圖Fig. 3　Schematic diagram of stage excavation of cavern

根據(jù)第i期開挖高程hi,得到洞室開挖體中高程坐標介于hi-1與hi之間的第i期開挖體單元“集合”,激活開挖荷載步并“殺死”第i期開挖體單元,進行洞室開挖數(shù)值仿真分析,直到開挖完成。

2.2支護實時映射更新

本文支護進度實時映射更新只考慮錨桿和錨索2種支護方式,流程見圖4。支護進度實時映射思路如下:根據(jù)地下洞室群實際分期支護進度信息,經(jīng)支護幾何信息識別、三維坐標轉(zhuǎn)換[14]、支護建模、支護仿真等操作后,將DXF文件中所包含的分期支護信息映射到數(shù)值仿真模型中,實現(xiàn)施工支護進度狀態(tài)的實時仿真分析。

支護映射更新重點和難點包括2方面:(a)支護幾何模型信息的識別。利用C#編程技術(shù)進行DXF文件的二次開發(fā)[15],識別各圖層中支護模型的幾何信息。(b)支護仿真模型的實時建立。利用Python腳本編程技術(shù),進行ABAQUS數(shù)值軟件的二次開發(fā),根據(jù)支護分期荷載步進行支護的“殺死”與“激活”操作,實現(xiàn)支護的實時仿真分析。

2.3新揭露地質(zhì)實時映射更新

新揭露地質(zhì)實時更新思路如下:根據(jù)地下洞室群施工現(xiàn)場揭露的地質(zhì)信息,以STL文本文件為地質(zhì)“集合”映射媒介,通過識別仿真模型中巖體單元與地質(zhì)區(qū)域的包含關(guān)系,實現(xiàn)數(shù)值仿真模型中地質(zhì)信息的實時更新,具體流程見圖5。

地質(zhì)區(qū)域映射更新重點和難點包括2方面:(a)如何判斷數(shù)值仿真模型中的單元與揭露地質(zhì)區(qū)域的包含關(guān)系,即單元節(jié)點與地質(zhì)區(qū)域的包含關(guān)系。利用C#編程技術(shù)進行STL文件的二次開發(fā),經(jīng)三維坐標轉(zhuǎn)換[14],確定地質(zhì)區(qū)域映射的單元“集合”。(b) 新揭露地質(zhì)仿真模型如何建立。利用Python腳本編程技術(shù)進行ABAQUS數(shù)值軟件的二次開發(fā),建立新揭露的地質(zhì)仿真模型。

圖5　新揭露地質(zhì)實時映射更新流程Fig. 5　Flowchart of mapping of newly outcropped geology

3工 程 應 用

3.1工程簡介

表1　巖體分類及物理力學參數(shù)建議值

黃登水電站地下廠房洞室群由主廠房、主變室、尾水檢修閘門室和尾水調(diào)壓室四大洞室平行布置組成。廠區(qū)巖層主要為變質(zhì)火山角礫巖、夾變質(zhì)凝灰?guī)r,微風化～新鮮、未卸荷,巖體較完整。以Ⅱ、Ⅲ類巖體為主,局部地區(qū)為Ⅳ類巖體,斷層為Ⅴ類巖體。巖體物理力學參數(shù)建議值如表1所示。

3.2監(jiān)測點布置及選擇

左岸地下廠房布置有5個監(jiān)測斷面,分別為廠縱0+000.000 m、0+025.770 m、0+070.000 m、0+105.000 m以及0+154.000 m斷面,編號為A-A、B-B、C-C、D-D以及E-E斷面。監(jiān)測斷面及監(jiān)測儀器布置見圖6。由于主變室目前第三層剛開挖完成,監(jiān)測儀器安裝進度滯后,監(jiān)測數(shù)據(jù)很小,不適合參與反演。因此本文選擇的監(jiān)測測點均位于主廠房,反演位移為相對于主廠房前一期開挖完成后的增量位移。

圖6　監(jiān)測斷面和儀器布置示意圖Fig. 6　Layout of monitoring section and instruments

3.3計算網(wǎng)格模型及反演參數(shù)確定

黃登地下洞室群三維全尺度數(shù)值仿真模型包括主廠房、主變室、尾水檢修閘門室、尾水調(diào)壓室、母線洞、尾水支洞、壓力管道等,如圖7所示。模型采用四節(jié)點四面體單元,整體模型共有單元618 027個,節(jié)點104 583個,其中地下洞室群單元共311 587個,節(jié)點67 354個。

為簡化反演過程,且考慮實際工程中未涉及松動圈的監(jiān)測,以巖體的彈性模量作為主要反演參數(shù),其他力學參數(shù)按照建議范圍的中值取值。廠區(qū)主要分布Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類巖體,因此以這三類圍巖的彈性模量進行實時動態(tài)反演。

圖7　三維整體有限元網(wǎng)格計算模型Fig. 7　Three-dimensional finite element computing model

3.4模型實時動態(tài)更新

根據(jù)現(xiàn)場實際施工信息,地下洞室群一期開挖為主廠房Ⅰ層;二期開挖為尾閘室Ⅰ層;三期開挖包括主廠房Ⅱ?qū)?、主變室Ⅰ層及尾閘室Ⅱ?qū)?四期開挖包括主廠房Ⅲ層、主變室Ⅱ?qū)?、尾閘室Ⅲ層、調(diào)壓室Ⅰ層和壓力管道Ⅰ層;五期開挖包括主廠房Ⅳ層、母線洞Ⅰ層、主變室Ⅲ層及尾水調(diào)壓室Ⅱ?qū)雍廷髮?。廠區(qū)地質(zhì)大部分為Ⅱ、Ⅲ類巖體,斷層為Ⅴ類巖體,考慮了F230-1、F230-2、F9和F20等斷層,主廠房開挖過程中揭露了位于上游廠縱0+112.000 m～廠縱0+129.000 m與下游廠縱0+111.000 m～廠縱0+126.000 m范圍內(nèi)的Ⅳ類凝灰條帶巖體,利用C#編程識別STL文件中多面體的幾何信息,采用向量法[16]判斷單元節(jié)點與凸多面體的包含關(guān)系,再利用Python腳本編程進行ABAQUS數(shù)值軟件二次開發(fā),建立新揭露的地質(zhì)仿真模型。具體實際開挖、支護分層映射更新及新揭露的Ⅳ類巖體映射更新見圖8。

圖8　數(shù)值模型動態(tài)映射更新Fig. 8　Dynamic mapping of numerical model

3.5洞室群實時動態(tài)反演分析

在建立能反映各期施工現(xiàn)場信息的實時數(shù)值仿真模型的基礎(chǔ)上,通過參數(shù)建議取值范圍,采用均勻設(shè)計U28(283)構(gòu)造28組不同的參數(shù)組合,代入數(shù)值軟件ABAQUS中進行計算。以監(jiān)測點的實測位移作為輸入樣本,建立能反映圍巖變形與力學參數(shù)非線性映射關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡模型以反演得到各施工期的圍巖力學參數(shù)。

圖9　彈性模量E隨開挖施工期變化曲線Fig. 9　Variation curve of elastic modulus E with excavating steps

因用于反演的測點位移是相對于主廠房Ⅰ層開挖完成后的增量位移,主廠房Ⅰ層在第一期施工完成,主廠房Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ層分別對應第三、四、五施工分期,因此,截至目前主要完成了3期的參數(shù)實時動態(tài)反演,分別為第三、四、五施工分期的參數(shù)反演。各期對應的參數(shù)反演結(jié)果見圖9,反演結(jié)果均在建議的取值范圍內(nèi),表明反演結(jié)果是合理的。通過各期反演結(jié)果對比表明:(a)第三期與后兩期的反演結(jié)果差別較大,主要是因為第三期圍巖監(jiān)測位移較小,反演誤差相對較大;(b)圖9表示彈性模量E隨開挖施工期的變化曲線,可以看出:由于圍巖的開挖卸荷效應,不同類別圍巖(Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類)力學參數(shù)E均會隨著開挖施工期的進行而有所降低,且圍巖類別越差,降低幅度也越大。在開挖至第五期時,相比于開挖第三期時Ⅱ類圍巖力學參數(shù)E降低百分比為8.70%,Ⅲ類圍巖力學參數(shù)E降低百分比為17.24%,而Ⅳ類圍巖力學參數(shù)E降低百分比高達42.86%。

選取主廠房中監(jiān)測值較大的監(jiān)測點(A-A、D-D斷面上游拱座處監(jiān)測儀器M-05,見圖6)隨施工期的計算位移與實測位移進行對比分析(圖10)。因考慮到監(jiān)測儀器埋設(shè)時間不一,測點大部分為開挖后埋設(shè),不同程度地存在監(jiān)測位移損失,而采用數(shù)值分析軟件計算模擬不會存在位移損失,因此圖10中采用不同開挖期的位移增量值來進行計算位移與實測位移的對比分析,可得:計算位移與實測位移隨施工期的曲線變化規(guī)律一致,吻合度較高。

圖10　位移實測值與計算值對比曲線Fig. 10　Correlation curve of measured and calculated values

圖11　第五期位移實測值與計算值對比柱狀圖Fig. 11　Comparison bar graph of measured and calculated values in fifth period

以第五期為例,將反演得到的圍巖力學參數(shù)代入三維數(shù)值實時仿真模型中進行驗證計算,對反演測點和驗證測點的位移計算值[17]和實測值進行對比分析(圖11),兩者吻合情況較好,平均相對誤差僅為5.5%,表明反演結(jié)果具有可靠性。

4結(jié)論

a. 地下洞室群施工期圍巖力學參數(shù)的反演應針對施工現(xiàn)場的復雜性、不可預測性等特點,充分考慮巖體開挖卸荷、支護加固及新地質(zhì)出露等多因素的綜合影響,以反映圍巖力學行為動態(tài)變化與發(fā)展過程。

b. 采用均勻設(shè)計-神經(jīng)網(wǎng)絡反演方法,能充分考慮力學參數(shù)各種組合樣本,具有高度的非線性處理和全局尋優(yōu)能力。

c. 工程應用實例表明,黃登水電站地下洞室群第五期參數(shù)反演獲得的圍巖力學參數(shù)在允許范圍內(nèi),測點實測位移與計算位移平均相對誤差僅為5.5%,反演結(jié)果是可靠的。各期的計算值與監(jiān)測值擬合情況較好,變形規(guī)律一致。第三期反演獲得的參數(shù)值與第四、五期相差較大,主要是因為第三期監(jiān)測位移較小,反演誤差較大。

d. 現(xiàn)階段支護映射只包括錨桿、錨索等桿狀結(jié)構(gòu),對于灌漿、鋼拱架等其他支護措施映射更新還需要進一步研究。

參考文獻：

[1] KAVANAGH K T, CLOUGH R W. Finite element application in the characterization of elastic solids[J]. Int J Solids Structures, 1972, 7: 11-23.

[2] POLI R, KENNEDY J, BLACKWELL T. Particle swarm optimization[J].Swarm Iintelligence, 2007(1): 33-57.

[3] SAKURAI S, TAKEUCHI K. Back analysis of measured displacement of tunnel[J]. Rock Mechanics and Rock Engineering, 1983, 16(3): 173-180.

[4] EBERHART R C, KENNEDY J. A new optimizer using particle swarm theory[C]//IEEE. Proceedings of the 6th International Symposiumon Micro Machine and Human Science. Nagoya: IEEE,1995: 39-43.

[5] 趙洪波,馮夏庭. 位移反分析的進化支持向量機研究[J]. 巖石力學與工程學報,2003,22(10):1618-1622.(ZHAO Hongbo, FENG Xiating. Study on genetic-support vector machine in displacement back analysis[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2003,22(10):1618-1622. (in Chinese))

[6] 田明俊,周晶. 基于蟻群算法的土石壩土體參數(shù)反演[J]. 巖石力學與工程學報,2005,24(8):1411-1416.(TIAN Mingjun, ZHOU Jing. Inversing soil mechanical parameters of embankment dam using ant colony algorithm[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2005,24(8):1411-1416. (in Chinese))

[7] 劉福深,劉耀儒,楊強,等. 基于改進遺傳算法的拱壩位移反分析[J]. 巖石力學與工程學報,2005,24(23):4341-4345.(LIU Fushen, LIU Yaoru, YANG Qiang, et al. Displacement back analysis of arch dams based on improved genetic algorithm[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2005,24(23):4341-4345. (in Chinese))

[8] 江權(quán),馮夏庭,蘇國韶,等. 基于松動圈-位移增量監(jiān)測信息的高地應力下洞室群巖體力學參數(shù)的智能反分析[J]. 巖石力學與工程學報,2007,26(1):2654-2662.(JIANG Quan, FENG Xiating, SU Guoshao, et al. Intelligent back analysis of rock mass parameter for large underground caverns under high earth stress based on edz and increment displacement[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2007,26(1):2654-2662. (in Chinese))

[9] 漆祖芳,姜清輝,周創(chuàng)兵,等. 基于v-SVR和MVPSO算法的邊坡位移反分析方法及其應用[J]. 巖石力學與工程學報,2013,32(6):1185-1196.(QI Zufang, JIANG Qinghui, ZHOU Chuangbing, et al. A new slope displacement back analysis method based on v-SVR and MVPSO algorithm its application[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2013,32(6):1185-1196. (in Chinese))

[10] 鄭江. 陽江核電廠排水隧洞圍巖穩(wěn)定與結(jié)構(gòu)可靠度分析[D]. 天津: 天津大學, 2010.

[11] 向天兵. 大型地下廠房施工期動態(tài)反饋優(yōu)化設(shè)計方法研究[D]. 武漢: 中國科學院武漢巖土力學研究所, 2010.

[12] 陳志堅,陳松,董學武,等. 巖土工程安全監(jiān)測異常值屬性的識別方法[J]. 水電自動化與大壩監(jiān)測,2004,28(1):40-44.

[13] 撒文奇,張社榮,杜成波,等. 大型地下洞室群施工期結(jié)構(gòu)安全與進度耦合實時仿真[J]. 四川大學學報(工程科學版),2013,45(1):98-106.(SA Wenqi, ZHANG Sherong, DU Chengbo, et al. Coupling real-time simulation of structure safety and schedule of large-scale underground cavern group during the construction period[J]. Journal of Sichuan University(Engineering Science Edition),2013,45 (1):98-106. (in Chinese))

[14] 張卡,張道俊,盛業(yè)華,等. 三維坐標轉(zhuǎn)換的兩種方法及其比較研究[J]. 數(shù)學的實踐與認識,2008,38(23):121-128.(ZHANG Ka, ZHANG Daojun, SHENG Yehua, et al. Research on two methods of three dimensional coordinate transformation and their coMParsion[J]. Mathematics In Pratice And Theory,2008,38 (23):121-128. (in Chinese))

[15] 劉傳亮,陸建德. AutoCA DXF文件格式與二次開發(fā)圖形軟件編程[J]. 微機發(fā)展,2004,14(9):101-104.(LIU Chuanliang, LU Jiande. Analysis on AutoCAD DXF file format and the 2nd development graphics software programming[J] Microcomputer Development,2004,14(9):101-104. (in Chinese))

[16] 石露,白冰,李小春. 判斷點與多面體空間位置關(guān)系的一個新算法[C]//中國巖石力學與工程學會地下工程分組.第十屆全國巖土力學與工程學術(shù)大會論文集.北京：中國電力出版社,2008:295-298.

[17] 孟永東,蔡征龍,徐衛(wèi)亞,等.邊坡工程三維云圖實時動態(tài)可視化方法[J].巖石力學與工程學報,2012,31(2):3482-3490.(MENG Yongdong, CAI Zhenglong, XU Weiya, et al. A method for three-dimensional nephogram real-time dynamic visualization of safety monitoring data field in slope engineering[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2012,31(2):3482-3490. (in Chinese))

Real-time dynamic inversion of surrounding rock mechanical parameters during construction of large-scale underground cavern group

ZHANG Sherong1, 2, HU Ankui1, 2, WANG Chao1, 2, SHAO Pengzhe3, TAN Yaosheng1, 2

(1.StateKeyLaboratoryofHydraulicEngineeringSimulationandSafety,TianjinUniversity,Tianjin300072,China;2.SchoolofCivilEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072,China;3.YalongRiverHydropowerDevelopmentCompany,Ltd.,Chengdu610051,China)

Abstract:Based on information regarding the excavation progress, support progress, and newly outcropped geology at the construction site of a large-scale underground cavern group, a three-dimensional numerical simulation model, which can be updated in real time and reflect the practical process of construction, was established. Using the techniques of uniform design and artificial neural networks and the mixed programming technique of C#.NET+Python, the secondary development of ABAQUS proceeded, and a method of real-time dynamic inversion of surrounding rock mechanical parameters was developed for a large-scale underground cavern group during the construction period. Using the Huangdeng Hydropower Station as an example, real-time dynamic inversion of surrounding rock mechanical parameters during the construction of a large-scale underground cavern group was conducted. The results show that the variations of calculated displacement and measured displacement of measuring points with construction time showed the same pattern of change in different construction periods and were in good agreement. The average error was only 5.5% in the fifth construction period. This good inversion result verifies the rationality and maneuverability of this method.

Key words:underground cavern group; real-time inversion; mechanical parameter; construction period; neural network; Huangdeng Hydropower Station

DOI：10.3876/j.issn.1000-1980.2016.03.001

收稿日期：2015-06-29

基金項目：國家自然科學基金創(chuàng)新研究群體科學基金(51321065);天津市應用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃青年項目(15JCQNJC08000);國家自然科學基金青年項目(51509182)

作者簡介：張社榮(1960—),男,山東日照人,教授,博士,主要從事水工結(jié)構(gòu)分析、水電工程安全技術(shù)研究。E-mail: tjudam@126.com 通信作者： 胡安奎,博士研究生。E-mail:stephen5842@163.com

中圖分類號：TU443

文獻標志碼：A

文章編號：1000-1980(2016)03-0189-07