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Deformation characteristics and safety assessment of a high-speed railway induced by undercutting metro tunnel excavation

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Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 2019年第1期11卷 88-98页

作者： Wangping qian taiyue qi Yunjian Zhao Yizhou Le Haiyang Yi Key Laboratory of Transportation Tunnel Engineering Ministry of Education Southwest Jiaotong University School of Civil Engineering Southwest Jiao tong University China Railway Design Corporation China Changjiang Construction Investment Corp.Ltd. North China Institute of Science and Technology

Stratum deformation(settlement) is a challenging issue in tunnel engineering, especially when construction of metro tunnels has to undercut high-speed railway. For this purpose, we used the FLAC30 software to analyze the stratum settlement characteristics of high-speed railway at different crossing angles intersected by metro tunnel, in terms of ground settlement trough, stratum slip line and irregularity of ballastless tracks. According to the evolution of the stratum settlement at different angle regions, an optimized angle is proposed for the actual project design. In order to reduce the influence of stratum settlement on the safety of high-speed railway, an approach of safety assessment is proposed for the shield engineering undercutting high-speed railway, as per Chinese specifications using numerical results and on-site conditions. A case study is conducted for the shield tunnel section crossing the Wuhan-Guangzhou High-speed Railway between the Guangzhou North Railway Station and the Huacheng Road Station, which represents the first metro tunnel project passing below a high-speed railway in China. A series of measures is taken to ensure the safe excavation of the shield tunnel and the operation of the high-speed railway. The results can provide a technical support for performing a safety evaluation between high-speed railways and metro tunnels.

关键词： Metro tunnel excavation High-speed railway Settlement characteristics Safety assessment Numerical simulation Case application

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城市轨道交通列车轮轨垂向力测量方法

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城市轨道交通研究 2024年第3期27卷 81-86页

作者：陈鹏涛漆泰岳梁孝雷波覃少杰西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室成都610031 西南交通大学土木工程学院成都610031

[目的]城市轨道交通运营中通常会出现大量的隧道病害,列车轮轨力是各种病害的主要成因,因此,需在不影响城市轨道交通列车正常运营的条件下,对列车轮轨垂向力的测量方法进行研究。[方法]以成都地铁7号线茶店子站—一品天下站下行区间道... 详细信息

[目的]城市轨道交通运营中通常会出现大量的隧道病害,列车轮轨力是各种病害的主要成因,因此,需在不影响城市轨道交通列车正常运营的条件下,对列车轮轨垂向力的测量方法进行研究。[方法]以成都地铁7号线茶店子站—一品天下站下行区间道床剥离病害为研究对象,基于弯矩差法理论,采用ANSYS有限元软件建立了静荷载及动荷载作用下的钢轨有限元模型,并对其进行了数值模拟分析。在室内对1根长2 m、3跨布置的钢轨进行了标定试验。[结果及结论]静荷载数值模拟分析表明,钢轨测点可选择在钢轨跨中轨底上表面边缘两侧位置;当钢轨跨中位置受到垂向力作用时,该点沿钢轨方向的应变最大,且应变随垂向力线性增加。通过标定试验测得的标定系数为0.6260×10^(6)kN,而数值模拟测得的标定系数为0.6441×10^(6)kN,两者偏差仅2.8%,可通过静荷载标定试验确定标定系数。轮轨垂向力的测量方法可以更好地评估轨道结构和列车运行的安全性,及时发现安全隐患,并采取相应措施进行修复和改进。

关键词：城市轨道交通列车轮轨垂向力测量方法

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Strata consolidation subsidence induced by metro tunneling in saturated soft clay strata

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Journal of Modern Transportation 2011年第1期19卷 35-41页

作者： taiyue qi Bo GAO School of Civil Engineering Southwest Jiaotong University Chengdu 610031 China

To choose the optimum construction method of metro tunneling, we conducted research with numerical simulation on strata consolidation subsidence by dewatering, dynamic dewatering, and non-dewatering construction method, taking the integrated effects of fluid-solid coupling and tunneling mechanics into account. We obtained the curved surfaces of ground surface subsidence and strata consolidation subsidence. The results show that the quantity of ground surface subsidence is 31 mm for the non-dewatering method, 39 mm for the dynamic dewatering method, and 105 mm for the dewatering method. Their ratio is 1：1.3：3.4; and the percentages of strata consolidation subsidence to whole ground surface subsidence of each construction method is 27% （no-dewatering）, 50% （dynamic dewatering）, and 79% （dewatering）. It is obvious that the non-dewatering construction method is the most effective method to control the strata consolidation subsidence induced by metro tunneling in saturated soft clay strata, and it has been successfully applied to the construction of the Shenzben metro line 1.

关键词： metro tunnels ground surface subsidence strata loss strata consolidation subsidence fluid-solid coupling

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盾构隧道整体道床剥离病害规律研究

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现代隧道技术 2022年第1期59卷 232-240页

作者：何剑彭玥锴梁孝漆泰岳中铁城市发展投资集团有限公司成都610218 西南交通大学土木工程学院成都610031 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室成都610031

盾构隧道整体道床的剥离病害已严重影响地铁的安全运营。为研究整体道床剥离病害的规律,文章以国内某运营地铁线路为工程背景,建立整体道床-管片-注浆层数值模型进行分析研究。结果表明:列车轮组作用在道床一侧靠近伸缩缝位置时会引起... 详细信息

盾构隧道整体道床的剥离病害已严重影响地铁的安全运营。为研究整体道床剥离病害的规律,文章以国内某运营地铁线路为工程背景,建立整体道床-管片-注浆层数值模型进行分析研究。结果表明:列车轮组作用在道床一侧靠近伸缩缝位置时会引起较大的道床剥离变形,是最不利位置;列车荷载在振动作用下引起的剥离量远大于静载作用时的,且两者间存在函数关系;伸缩缝位置是最易发生剥离的区域,剥离首先发生在伸缩缝两侧边缘,随列车动载作用时间增加,剥离区域扩展至伸缩缝1.5 m范围内;注浆层刚度与接触面黏结强度均是影响剥离量的重要因素,提升注浆层刚度和道床-管片接触面的黏结强度可有效减少剥离量。

关键词：盾构隧道整体道床剥离病害有限元分析

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基于机器视觉检测的裂缝特征研究

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土木工程学报 2016年第7期49卷 123-128页

作者：王睿漆泰岳西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室四川成都610031 西南交通大学四川成都610031

裂缝作为土木工程中常见的病害,随着基于机器视觉检测设备的不断优化,如何对裂缝进行高效的识别与统计是整个系统高效运行的关键。然而这两者均涉及的一点就是特征选取。初选定特征后,如何对特征进行合理的分配应用是个需要探讨的问题... 详细信息

裂缝作为土木工程中常见的病害,随着基于机器视觉检测设备的不断优化,如何对裂缝进行高效的识别与统计是整个系统高效运行的关键。然而这两者均涉及的一点就是特征选取。初选定特征后,如何对特征进行合理的分配应用是个需要探讨的问题。本文围绕裂缝特征及其应用展开,在选定裂缝特征之后,首先对应用部分裂缝特征的有效性进行了验证,即通过对处理得到的两值图像进行初筛选滤去大部分杂质;其后根据RBF-SVM算法建立自动判别模型,分别将6个特征(全部)和3个特征(部分)作为输入参数的工况进行结果对比,表明该模型具有很好的适应性,且均能高效实现裂缝识别,进而验证了裂缝特征分配应用的必要性。

关键词：特征选取裂缝识别分配应用 RBF-SVM

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隧道瞬变电磁法地电参数敏感度分析

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西南交通大学学报 2008年第5期43卷 679-684页

作者：谭代明漆泰岳西南交通大学土木工程学院四川成都610031

为探讨瞬变电磁法用于隧道超前预报时瞬变电磁场的特点,用ANSYS模拟了层状半空间和地下全空间瞬变电磁场的传播特性.通过改变低阻异常体的埋深、半径、电阻率及高阻围岩的电阻率,得到了瞬变电磁场探测结果对各参数的敏感程度,并对探测... 详细信息

为探讨瞬变电磁法用于隧道超前预报时瞬变电磁场的特点,用ANSYS模拟了层状半空间和地下全空间瞬变电磁场的传播特性.通过改变低阻异常体的埋深、半径、电阻率及高阻围岩的电阻率,得到了瞬变电磁场探测结果对各参数的敏感程度,并对探测结果进行拟合,得到了相应的函数特性.结果表明:地下全空间瞬变涡流场的传播表现为"水波效应",而非层状半空间的"烟圈效应";隧道中低阻体地电参数变化将显著改变二次场的时域特性,是隧道电磁法的敏感参数;高阻围岩电导率变化对二次场时域特性的影响不大,是不敏感参数.

关键词：瞬变电磁法数值模拟地电参数敏感度

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地铁下穿既有车站引起承压水通道原因分析

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铁道科学与工程学报 2022年第1期19卷 219-229页

作者：梁孝漆泰岳晋智毅陈鹏涛雷波西南交通大学土木工程学院四川成都610031 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室四川成都610031

管片渗漏水是地铁隧道的主要病害之一,直接影响地铁列车的运行安全。隧道开挖过程中地下水的渗漏不仅威胁施工安全,还会影响工程质量。为解决区间隧道中的管片渗漏水问题,以杭州地铁5号线隧道为例,对渗漏水来源及流通问题进行分析。首... 详细信息

管片渗漏水是地铁隧道的主要病害之一,直接影响地铁列车的运行安全。隧道开挖过程中地下水的渗漏不仅威胁施工安全,还会影响工程质量。为解决区间隧道中的管片渗漏水问题,以杭州地铁5号线隧道为例,对渗漏水来源及流通问题进行分析。首先根据现场测试和地质水文条件对区间内管片渗漏水的来源进行分析,确定了管片渗漏水的来源为地下承压水。在此基础上,结合现场的地勘资料,根据承压水流通机理分析后初步确定承压水会沿着一定路径流通后导致病害的发生,并对承压水的流通路径进行验证。然后对承压水通道(UCWC)的形成原因提出假设,即桩基础的加固作用导致地层之间性质的差异,地层性质差异导致沉降差的产生,在开挖和扰动作用下,沉降差进一步增大引起层间裂隙,形成流通通道。最后,通过数值模拟与现场监测数据对这一假设进行验证,并据此提出了对应的技术措施,取得了较好效果。研究结果表明:隧道管片渗漏的渗漏水来源主要为承压水,承压水流通至病害区间引发管片渗漏。承压水通过UCWC流通至病害区间,通过数值模拟与现场监测数据分析得到UCWC的成因为车站加固结构与软弱地层存在的沉降差异。针对承压水流通路径以及UCWC成因,提出了长管二次注浆施作环箍,调整同步注浆材料,加强监测等技术措施来切断UCWC,避免管片渗漏水。

关键词：地铁隧道管片渗漏水地下承压水通道加固结构数值模拟

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车载瞬变电磁探测近距离含水异常体的仪器选择和线圈布置

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现代隧道技术 2022年第1期59卷 241-248页

作者：李宗洋漆泰岳覃少杰钱王苹西南交通大学土木工程学院成都610031 南通大学交通与土木工程学院南通226019

高速铁路运营隧道中与地下水有关的病害占比越来越高,亟需快速而精准的病害检测技术。利用车载瞬变电磁法检测运营隧道衬砌背后5~10 m内的含水异常体是一项全新的技术实践。鉴于隧道中含水异常体的特殊性,文章首先采用数值模拟方法对不... 详细信息

高速铁路运营隧道中与地下水有关的病害占比越来越高,亟需快速而精准的病害检测技术。利用车载瞬变电磁法检测运营隧道衬砌背后5~10 m内的含水异常体是一项全新的技术实践。鉴于隧道中含水异常体的特殊性,文章首先采用数值模拟方法对不同类型的含水异常体进行电磁特征研究,其次针对含水异常体的分布问题开展了数值模拟,最后针对数值模拟缺失的线圈电磁响应进行了物理模型试验。在试验中,通过对比不同的瞬变电磁仪器,验证了现有仪器对近距离含水异常体探测的可行性;并验证了异常位置变化时,近距离车载瞬变电磁探测系统的有效性。

关键词：瞬变电磁法隧道病害近距离探测仪器选择线圈布置

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富水软土地层地铁开挖地表沉降离心模型试验

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西南交通大学学报 2006年第2期41卷 184-189页

作者：漆泰岳高波马亮西南交通大学土木工程学院四川成都610031

为了选择富水地层地铁隧道开挖的最佳施工方法,考虑流固耦合、时间和施工3种效应的综合作用,对在富水软土地层中开挖地铁隧道引起的地表沉降进行了离心模型试验,并对降水、动态降水和非降水3种施工方法进行了对比研究.结果表明,非降水... 详细信息

为了选择富水地层地铁隧道开挖的最佳施工方法,考虑流固耦合、时间和施工3种效应的综合作用,对在富水软土地层中开挖地铁隧道引起的地表沉降进行了离心模型试验,并对降水、动态降水和非降水3种施工方法进行了对比研究.结果表明,非降水施工是控制地表沉降最有效的方法.研究成果已成功地应用于深圳地铁工程中.

关键词：地铁隧道地表沉降地层损失地层固结流固耦合离心模型试验

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基于轻量卷积神经网络的高速铁路隧道表面病害筛选算法

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铁道标准设计 2022年第5期66卷 112-118页

作者：黄晓东漆泰岳覃少杰西南交通大学土木工程学院成都610031 广州地铁集团有限公司广州510310 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室成都610031

随着急剧增加的高速铁路隧道检测需求,基于计算机视觉的高速铁路隧道病害识别和健康检测是国内外的新趋势。然而,高速铁路隧道结构表面图像大多数是无病害图像(占比90%以上),剔除大量无病害图像而只保存有病害图像,可以大幅减少图像存... 详细信息

随着急剧增加的高速铁路隧道检测需求,基于计算机视觉的高速铁路隧道病害识别和健康检测是国内外的新趋势。然而,高速铁路隧道结构表面图像大多数是无病害图像(占比90%以上),剔除大量无病害图像而只保存有病害图像,可以大幅减少图像存贮量和降低高速海量存贮对硬件要求。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的隧道表面病害筛选算法,以推理速度和预测精度均衡的残差神经网络ResNet-18作为主干结构,将深度可分离卷积替代标准卷积搭建适用于实时筛选的轻量模型ResNet-DS(Depthwise Separable),采用权重损失函数、静态离线量化进行模型优化,新算法对神经网络轻量化,实现了海量图像高速识别和剔除。结果表明:改进的轻量模型识别精度高达98.67%,与原模型相比较,筛选速度在GPU(RTX 2060Super 8G)上提升22%(10.86 ms/张),在CPU上提升178%(21.20 ms/张)。该研究为病害快速采集系统提供一种实时筛选算法,更好地满足检测需求。

关键词：高速铁路铁路隧道表面病害深度学习卷积神经网络轻量模型图像分类

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