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    基于粒子群—有限差分耦合算法的隧道巖體力學(xué)參數(shù)反演①

    2014-09-21 01:22:40
    關(guān)鍵詞:力學(xué)反演巖體

    孫 斌

    (中鐵二十二局集團(tuán)有限公司,北京 100043)

    由于巖土參數(shù)的不確定性和離散性,在數(shù)值正向計(jì)算過程中采用的初勘巖土力學(xué)參數(shù)勢(shì)必帶來一定的盲目性。反演分析作為一種基礎(chǔ)信息來自工程現(xiàn)場(chǎng)的“函數(shù)擬合”方法,其目的就是要依據(jù)獲得的量測(cè)信息來更好地認(rèn)識(shí)模型和描述模型的參數(shù),以期獲得與系統(tǒng)輸出信息高度吻合的系統(tǒng)輸入信息,最終目標(biāo)仍然是更好地為工程設(shè)計(jì)、施工服務(wù)。

    目前,用于工程領(lǐng)域的巖體力學(xué)及初始應(yīng)力場(chǎng)參數(shù)的反演方法較多基于有限元、有限差分和邊界元等數(shù)值方法的優(yōu)化反演。即利用正分析的過程和格式,通過優(yōu)化算法迭代最小誤差函數(shù),逐次修正迭代過程中待反演參數(shù)的試算值,直至獲得“最佳值”。可見,問題實(shí)質(zhì)轉(zhuǎn)換為一個(gè)函數(shù)逼近問題,算法的優(yōu)劣性在一定程度上影響著“最佳值”。常用的優(yōu)化算法有:單純形法、復(fù)合型法、變量輪換法、共軛梯度法、罰函數(shù)法及鮑威爾法等。Gioda等[1-2]分別提出將單純形法、Rosenbrock 法、逆梯度法和鮑威爾法4種優(yōu)化算法應(yīng)用于求解巖體彈性及彈塑性力學(xué)參數(shù),詳盡闡述了各方法在反分析中的適用性及不足;Arai[3]采用二次梯度法提出求解彈性模量和泊松比的新方法。然而,傳統(tǒng)的優(yōu)化方法由于計(jì)算模型的選擇而帶來待反演參數(shù)個(gè)數(shù)限制、尋優(yōu)過程過渡依賴初始值、計(jì)算效率低下等劣勢(shì)。為此,本文基于巖土數(shù)值仿真FLAC軟件的二次開發(fā)平臺(tái),將FLAC2D平面有限差分與近些年來興起的一支仿生優(yōu)化算法—粒子群優(yōu)化算法相耦合,提出進(jìn)化的PSO-FLAC2D方法。該方法具有全局優(yōu)化和并行搜索的特點(diǎn),能解決以往位移反演分析過程中由于計(jì)算模型的選擇而帶來的待反演參數(shù)個(gè)數(shù)的限制,同時(shí)在參數(shù)尋優(yōu)過程中,算法對(duì)初值取值不再依賴,融合算法計(jì)算效率高,收斂性好。最后,通過某隧道工程區(qū)巖體力學(xué)參數(shù)反演驗(yàn)證該方法的有效性。

    1 粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介

    粒子群算法(Particle Swarm optimization,簡(jiǎn)稱PSO)PSO算法就是從這種生物種群行為特性中得到啟發(fā)并用于求解優(yōu)化問題。在PSO中,每個(gè)優(yōu)化問題的潛在解都可以想象成d維搜索空間上的一個(gè)點(diǎn),我們稱之為“粒子”(Particle),所有的粒子都有一個(gè)被目標(biāo)函數(shù)決定的適應(yīng)度值(Fitness Value),每個(gè)粒子還有一個(gè)速度決定他們飛翔的方向和距離,然后粒子們就追隨當(dāng)前的最優(yōu)粒子在解空間中搜索。Reynolds對(duì)鳥群飛行的研究發(fā)現(xiàn):鳥僅僅是追蹤它有限數(shù)量的鄰居但最終的整體結(jié)果是整個(gè)鳥群好像在一個(gè)中心的控制之下。即復(fù)雜的全局行為是由簡(jiǎn)單規(guī)則的相互作用引起的。

    不失一般性,以最小化系統(tǒng)適應(yīng)度函數(shù)f為優(yōu)化目標(biāo),標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法數(shù)學(xué)原理可描述如下[4]。

    粒子自身速度與位置更新:

    所有粒子的全局極值選取:

    式中:xj,vi,p besti分別表示第 i個(gè)粒子當(dāng)前位置、速度及個(gè)體歷史最優(yōu)位置;g best代表所有粒子經(jīng)歷的最好位置;w代表慣性權(quán)重,取較大值有利于算法在較大范圍內(nèi)進(jìn)行搜索,而取較小值有利于在局部進(jìn)行精細(xì)搜索;c1為個(gè)體進(jìn)化因子,c2為社會(huì)進(jìn)化因子,取值均在[0,2];r1和r2是均服從U(0,1)分布的相互獨(dú)立隨機(jī)向量。

    2 PSO-FLAC2D程序設(shè)計(jì)

    2.1 待反演圍巖參數(shù)取值設(shè)計(jì)

    基于PSO-FLAC2D方法的圍巖力學(xué)參數(shù)反演過程是將進(jìn)化算法與數(shù)值計(jì)算融合形成的進(jìn)化有限差分方法,進(jìn)化算法每迭代一次均需調(diào)用一次數(shù)值計(jì)算程序,而對(duì)數(shù)值計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生影響的因素主要包括地質(zhì)因素和工程(支護(hù))因素。其中地質(zhì)因素又包括巖體物理力學(xué)參數(shù)和初始地應(yīng)力。具體而言,巖體的物理力學(xué)參數(shù)包括有變形模量E,黏聚力C,內(nèi)摩擦角φ,泊松比μ及剪脹角Φ;地應(yīng)力因素包括巖體容重γ,隧道埋深H及側(cè)壓力系數(shù)λ。

    根據(jù)大量文獻(xiàn)研究表明:在圍巖力學(xué)參數(shù)反演過程中變形模量、黏聚力及內(nèi)摩擦角對(duì)數(shù)值計(jì)算結(jié)果影響較為敏感[5-8],故在數(shù)值建模過程中,前 3個(gè)參數(shù)必須進(jìn)行反演,后2個(gè)參數(shù)不做反演,依據(jù)經(jīng)驗(yàn)取值。具體為:變形模量依照工程區(qū)域土工試驗(yàn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和《鐵路隧道設(shè)計(jì)規(guī)范TBJ10003-2005》的圍巖分級(jí)相關(guān)規(guī)定表綜合確定;黏聚力、內(nèi)摩擦角取值范圍參照《巖石力學(xué)參數(shù)手冊(cè)》中各類圍巖的統(tǒng)計(jì)參數(shù)規(guī)律表確定[9];泊松比參考FLAC學(xué)習(xí)手冊(cè)中Goodman在1980年進(jìn)行的巖石彈性參數(shù)實(shí)驗(yàn)值來確定泊松比;剪脹角根據(jù)Vermeer和 de Borst(1984)[10]的研究成果,認(rèn)為無論材料是土體、巖石或是混凝土,其剪脹角的近似值分布在0°~20°區(qū)間。

    2.2 PSO -FLAC2D程序?qū)崿F(xiàn)

    FLAC內(nèi)嵌了FISH語言,使用戶能自定義變量和函數(shù),擴(kuò)大了FLAC的應(yīng)用及用戶自有的特色。其基本功能包括文件讀取操作,自定義變量與函數(shù),流程控制語句等?;贔ISH語言編制如下反分析程序,現(xiàn)就主程序 PSOTunnel.dat說明如下。

    %***********PSOTunnel.dat**********%

    new

    sys cd E:ackanalysisPSO-Flac

    restore model.sav

    sys cd E:ackanalysisPSO-Flac

    %*************初始化工作***********%

    call IO.fis;

    //調(diào)用IOfis文件,它是定義文件操作函數(shù)的文件call PSO.fis;

    //調(diào)用PSO.fis,它是定義PSO優(yōu)化算法各函數(shù)的文件

    DefineVar;

    //該函數(shù)用于初始化各個(gè)變量,如體積模量、剪切模量等,見IO.fis

    LoadPSOVar;

    //該函數(shù)用于讀取PSO文件并初始化PSO變量,如迭代步等,見IO.fis

    define GetParticle;

    //定義GetParticle函數(shù)

    if P_isInit=0 then;PInit;

    else

    LoadParticle;Preset;endif

    end;

    GetParticle ;

    //調(diào)用GetParticle函數(shù)

    InitProp

    //該函數(shù)用于計(jì)算模型參數(shù),如楊氏模量、泊松比等,見PSO.fis

    call balance-kaiwa.txt;

    //FLAC計(jì)算

    %*********初始化工作完成*********%

    PUpdateBest;

    //該函數(shù)根據(jù)PSO算法原理判定粒子數(shù)據(jù)更新,見 PSO.fis

    WriteParticle;

    //該函數(shù)用于將當(dāng)前粒子信息寫入粒子文件中,見 IO.fis

    WriteLogFile;

    //該函數(shù)運(yùn)行日志將計(jì)算結(jié)果寫入日志,見IO.fis

    PContinuable;

    //該函數(shù)判定是否達(dá)到準(zhǔn)則函數(shù)要求,并指示是否繼續(xù)計(jì)算,見PSO.fis

    WritePSOVar;

    //該函數(shù)將當(dāng)前的PSO變量信息寫入PSO文件中,見 IO.fis

    call PSOTunnel.dat;

    //調(diào)用自身,使得開挖模擬計(jì)算循環(huán)進(jìn)行

    %********PSOTunnel.dat結(jié)束*********%

    PSOTunnel.dat文件與 PSO.fis和 IO.fis 3 個(gè)文件共同實(shí)現(xiàn)了PSO-FLAC2D位移反分析算法。其中,PSO.fis和IO.fis文件中主要是關(guān)于9個(gè)子函數(shù)的定義和具體實(shí)現(xiàn),在此,僅給出如圖1所示的程序結(jié)構(gòu)樹。

    圖1 程序結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of PSO -FLAC2D programme

    3 反演算例研究

    以某隧道工程建設(shè)為背景,參照設(shè)計(jì)方前期勘察對(duì)場(chǎng)區(qū)附近巖土體試驗(yàn)成果的統(tǒng)計(jì)分析,采用《地下鐵道、輕軌交通巖土工程勘察規(guī)范》(GB50307-1999)及《鐵路隧道設(shè)計(jì)規(guī)范》(TBJ10003-2005)等推薦的力學(xué)參數(shù)換算方法,提出本場(chǎng)區(qū)待反演參數(shù)取值區(qū)間,如表1。

    表1 待反演參數(shù)取值區(qū)間Table 1 Variation ranges of inversion parameters

    由表1可知,剪脹角在本文反演中大致取平均值10°;由于該段巖性較為單一,其容重不做反演,按照實(shí)測(cè)參數(shù)取為27 kN/m3;泊松比參考FLAC學(xué)習(xí)手冊(cè)中Goodman在1980年進(jìn)行的巖石彈性參數(shù)實(shí)驗(yàn)值來確定泊松比為0.30。至此,在明確了圍巖參數(shù)的取值區(qū)間之后,確定正演反分析處理中涉及的基本要素:(1)合理的數(shù)值模擬計(jì)算模型—FLAC2D;(2)優(yōu)良的參數(shù)反分析算法—PSO;(3)有效的準(zhǔn)則函數(shù)—誤差平方和最小化函數(shù),見式(4)。

    式中,u'i和ui分別表示i點(diǎn)的數(shù)值計(jì)算位移和現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)位移;其中,現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)位移采用由中鐵西南科學(xué)研究院提供的斷面ZK2+906拱頂沉降監(jiān)測(cè)資料和測(cè)點(diǎn)布置方案,見圖2。

    圖2 斷面ZK2+906測(cè)點(diǎn)布置及其沉降曲線Fig.2 Layout of measuring points and crown settlement curve at ZK2+906

    粒子群算法(優(yōu)化算法)參數(shù)設(shè)置如下:待優(yōu)化參數(shù)個(gè)數(shù)為Nparams=3,群體規(guī)模Popsize=10,進(jìn)化代數(shù) Maxiter=10,權(quán)重區(qū)間為[0.3,0.9],c1=c2=2.0??偤臅r(shí)約3 h左右(平面反分析耗時(shí))。為了進(jìn)一步體現(xiàn)本文提出的平面反演技術(shù)的效率和精度,重復(fù)如上反演操作,對(duì)ZK2+888,ZK2+865及ZK2+836斷面分別進(jìn)行平面反演。粒子群算法反演得到的巖體力學(xué)參數(shù)見表2。

    表2 反演得到的巖體力學(xué)參數(shù)Table 2 The feedback rock mass mechanics

    依據(jù)表2的反演結(jié)果和《鐵路隧道設(shè)計(jì)規(guī)范》關(guān)于巖體物理力學(xué)參數(shù)的規(guī)定可知,反演結(jié)果為四級(jí)圍巖,這一初步結(jié)論與現(xiàn)場(chǎng)圍巖變更結(jié)果一致。其次,不同斷面的反演結(jié)果不盡相同。這是因?yàn)閺牧W(xué)概念上講,反演的圍巖力學(xué)參數(shù)僅僅可看作一種“等效值”或“近似解”,其并無明確物理意義。同時(shí),對(duì)于四級(jí)及四級(jí)以上的圍巖而言,在數(shù)值計(jì)算過程中圍巖的黏聚力C值對(duì)計(jì)算結(jié)果十分敏感,表中C值的大小與各個(gè)斷面的變形實(shí)測(cè)值大小規(guī)律匹配,即ZK2+836的拱頂變形數(shù)據(jù)最大,達(dá)到14.5 mm,而其對(duì)應(yīng)的C值也為最小??傮w而言,平面反演相比三維反演數(shù)據(jù)處理工作量小,反演結(jié)果偏于保守。實(shí)際工程應(yīng)用中可取多個(gè)斷面的反演平均值確定局部區(qū)域的巖體力學(xué)參數(shù),為工程設(shè)計(jì)、變更決策提供理論借鑒。

    4 結(jié)論

    (1)將粒子群算法與FLAC2D融合形成進(jìn)化有限差分方法(PSO-FLAC2D),繼而提出了圍巖物理力學(xué)參數(shù)的位移智能反演方法及實(shí)現(xiàn)步驟。

    (2)從程序構(gòu)架上看,該算法不受反演參數(shù)數(shù)目限制且優(yōu)化算法具有系統(tǒng)參數(shù)少、并行搜索、全局最優(yōu)的優(yōu)勢(shì)。

    (3)從工程算例結(jié)果看,該方法反演結(jié)果科學(xué)合理且具有較高的計(jì)算效率,平面反演的效率可控制在數(shù)小時(shí)以內(nèi),有效地降低數(shù)值試驗(yàn)預(yù)設(shè)方案數(shù)量,為巖體力學(xué)參數(shù)反演提出一種新的途徑。

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