基于数值模拟和机器学习的异形盾构隧道抗隆起性能研究（英文）

作     者：仉文岗 叶文煜 孙伟鑫 刘智成 李正川 

作者机构：重庆勘察设计研究有限公司 重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室 重庆大学土木工程学院 重庆大学库区环境地质灾害防治国家地方联合工程研究中心 广州地铁集团有限公司 

出 版 物：《土木与环境工程学报(中英文)》 (Journal of Civil and Environmental Engineering)

年 卷 期：2024年

学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：Foundation items:Guangzhou Metro (No. JT204-100111-23001) Chongqing City Construction Investment (Group) Co.,Ltd.(No. CSTB2022TIAD-KPX0101) China National Railway Group Co.,Ltd.(No. N2023G045) 

主　　题：异形隧道 盾构隧道 抗浮力 数值模拟 机器学习 

摘      要：覆土盾构隧道的土壤抗浮力对其防浮稳定性有重要影响，目前关于异形盾构隧道的抗浮研究还比较有限。采用数值模拟结合机器学习研究异形盾构隧道的抗浮特性，总结异形盾构隧道的几何形态，引入形状系数，利用Plaxis3D有限元软件，开展形状系数、埋深比、隧道最长水平长度、内摩擦角、黏聚力和土壤浸没体积密度6个关键参数的模拟，研究这6个参数在不同条件下对抗浮力的影响；采用XGBoost和ANN机器学习方法，基于数值模拟结果分析各参数的特征重要性。结果表明，覆土的抗浮力随隧道形状越接近圆形而降低，其他参数呈现出相反的趋势；埋深比、内摩擦角、隧道最长水平长度、黏聚力、土壤浸没体积密度和形状系数在影响抗浮力方面的特征重要性呈现递减趋势。