【技术实现步骤摘要】
概率分级的动态支护方法及自动设计支护方案的装置
本专利技术涉及围岩支护
，尤其涉及概率分级的动态支护方法及自动设计支护方案的装置。
技术介绍
目前围岩支护工法设计一般按照围岩分级经验来选取，容易造成安全裕度不够或浪费支护成本等情况；也可以按照BQ等标准对围岩进行安全等级划分后选取支护功法，但BQ指标不容易获得，而且也没有考虑可靠度的问题。而且从时间上目前的支护设计在施工前进行，无法很好地解决施工动态设计问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种概率分级的动态支护方法，包括以下步骤：S1：确定与支护类别相关的隧道施工现场指标，统计获得隧道施工现场指标的概率分布函数，选定预设支护等级；S2：收集隧道施工现场指标与支护等级的样本，使用样本对差异进化-极限学习机(DE-ELM)机器学习模型进行训练，实现样本的非线性拟合获取支护等级的隐式功能函数；S3：利用训练的DE-ELM机器学习模型作为响应面，进行隧道施工现场指标的概率统计组合蒙特卡罗抽样计算，获得可靠度意义的支护等级判定；S4：若支护等级判定结果与预设支护等级一致，则按照预设支护等级施工；若支护等级判定结果与预设支护...
【技术保护点】
1.一种概率分级的动态支护方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定与支护类别相关的隧道施工现场指标，统计获得隧道施工现场指标的概率分布函数，选定预设支护等级；S2：收集隧道施工现场指标与支护等级的样本，使用样本对差异进化‑极限学习机(DE‑ELM)机器学习模型进行训练，实现样本的非线性拟合获取支护等级的隐式功能函数；S3：利用训练的DE‑ELM机器学习模型作为响应面，进行隧道施工现场指标的概率统计组合蒙特卡罗抽样计算，获得可靠度意义的支护等级判定；S4：若支护等级判定结果与预设支护等级一致，则按照预设支护等级施工；若支护等级判定结果与预设支护等级不一致，则提取现场监测的围...
【技术特征摘要】
1.一种概率分级的动态支护方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定与支护类别相关的隧道施工现场指标，统计获得隧道施工现场指标的概率分布函数，选定预设支护等级；S2：收集隧道施工现场指标与支护等级的样本，使用样本对差异进化-极限学习机(DE-ELM)机器学习模型进行训练，实现样本的非线性拟合获取支护等级的隐式功能函数；S3：利用训练的DE-ELM机器学习模型作为响应面，进行隧道施工现场指标的概率统计组合蒙特卡罗抽样计算，获得可靠度意义的支护等级判定；S4：若支护等级判定结果与预设支护等级一致，则按照预设支护等级施工；若支护等级判定结果与预设支护等级不一致，则提取现场监测的围岩位移，若围岩位移大于规范极限值，则将支护等级判定结果赋值给预设支护等级，按照预设支护等级施工。2.根据权利要求1所述的一种概率分级的动态支护方法，其特征在于，隧道施工现场指标包括回弹强度值、岩体完整性指数、地下水、结构面产状与初始地应力。3.根据权利1所述的一种概率分级的动态支护方法，其特征在于，所述S2中所述训练包括如下具体步骤：针对当前种群的不同个体，通过极限学习机对各训练样本集分别进行训练和学习，获得不同指标各自的围岩支护等级极限学习机模型；分别利用各围岩岩石质量BQ的测试样本集对不同样本各自的围岩质量预测极限学习机模型进行测试，针对每一测试样本均获得测试误差(xj-xj′)，通过适应值函数获得适应值E(x)，其中j为测试样本集中样本的顺序、取值为1,2…,n，xj为通过预测极限学习机模型获得的第j个样本的BQ预测值，xj′为测试样本集中第j个样本实际的BQ值。4.根据权利要求1所述的一种概率分级的动态支护方法，其特征在于，所述S3中的概率统计组合蒙特卡罗抽样计算，具体采用围岩级别的评价指标BQ值的区间范围作为围岩级别的功能函数。5.一种自动设计支护方案的装置，其特征在于，包括：采集单元、岩石指标处理单元、样本集构建单元、样本集划分单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜谙男，赵亮，焦明伟，郑帅，李凤尊，陈维，李微，刘义河，郭阔，胡雪峰，薛焕东，骆实，
申请(专利权)人：大连海事大学，吉林省交通规划设计院，
类型：发明
国别省市：辽宁,21
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