【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及信息处理领域，尤其涉及一种隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法及系统。
技术介绍
1、山岭隧道建设广泛使用新奥法，其主要理念是利用围岩的自承能力，结合柔性支护体系，允许围岩适度变形的前提下控制不利变形，配合监控量测数据指导施工。然而，山岭隧道在穿越高地应力、软岩、断层破碎带等不良地质条件时，极易发生围岩变形侵限，造成支护结构破坏，甚至隧道塌方等灾害。现有隧道监控量测工作主要关注开挖断面历史变形信息和现有累计变形量，难以对围岩未来变形趋势和最终变形量进行有效预测。为解决这一问题，相关开发了诸多围岩变形预测方法，主要可分为数值模拟预测方法和经验模型预测方法。
2、数值模拟预测方法旨在通过建模并求解以时间为变量的隧道收敛的力学方程和流变方程，并根据模型参数计算随时间变化的隧道围岩变形。在一种预测方法中，提出基于流变模型在flac3d软件中模拟围岩的变形，以此分析围岩的变形趋势。在另一种预测方法中，采用有限元分析方法，应用粘塑性本构模型模拟隧道围岩的变形。在另一种预测方法中，通过岩石样本进行三轴蠕...
【技术保护点】
1.一种隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，将所述现场观测的收敛变形监测信息输入经验模型库中各个经验模型，根据各个经验模型各自的模型误差和所述围岩收敛变形观测值的监测误差，分别确定各个经验模型各自的模型偏差系数，根据贝叶斯理论，分别建立各个经验模型的模型参数和模型偏差系数的后验概率密度函数，包括：
3.根据权利要求2所述的隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，根据贝叶斯模型选择理论，...
【技术特征摘要】
1.一种隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，将所述现场观测的收敛变形监测信息输入经验模型库中各个经验模型，根据各个经验模型各自的模型误差和所述围岩收敛变形观测值的监测误差，分别确定各个经验模型各自的模型偏差系数，根据贝叶斯理论，分别建立各个经验模型的模型参数和模型偏差系数的后验概率密度函数，包括：
3.根据权利要求2所述的隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，根据贝叶斯模型选择理论，计算反分析后各个经验模型的证据权重，包括：
4.根据权利要求3所述的隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，基于最优模型的模型参数的后验样本和目标隧道围岩现场观测的收敛变形监测信息进行围岩收敛变形预测，包括：
5.根据权利要求4所述的隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，基于最优模型的模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾鹏，张志强，李天斌，严祖龙，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：
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