为充分利用监测信息,获取围岩冻胀状态,对隧道进行冻胀安全评价,提出基于贝叶斯网络的寒区隧道冻胀信息更新和安全评价方法。该方法通过融合衬砌水平倾角变化量监测信息获取隧道冻胀状态并进行安全评价,首先根据整体冻融圈理论建立冻胀计算有限元模型,并采用截面承载力安全系数K进行安全评价;然后采用Morris敏感性分析方法对模型参数进行敏感性分析,基于筛选后的参数建立贝叶斯网络模型;最后融合监测数据获取更新后的冻胀信息并进行安全评价。研究结果表明,围岩冻胀率和冻结深度为模型的关键参数,融合监测信息后,围岩冻胀率均值由0.8%更新为0.88%;冻结深度均值由2.5 m更新为4.3m;安全系数K均值由12更新为4.9。
为充分利用监测信息,获取围岩冻胀状态,对隧道进行冻胀安全评价,提出基于贝叶斯网络的寒区隧道冻胀信息更新和安全评价方法。该方法通过融合衬砌水平倾角变化量监测信息获取隧道冻胀状态并进行安全评价,首先根据整体冻融圈理论建立冻胀计算有限元模型,并采用截面承载力安全系数K进行安全评价;然后采用Morris敏感性分析方法对模型参数进行敏感性分析,基于筛选后的参数建立贝叶斯网络模型;最后融合监测数据获取更新后的冻胀信息并进行安全评价。研究结果表明,围岩冻胀率和冻结深度为模型的关键参数,融合监测信息后,围岩冻胀率均值由0.8%更新为0.88%;冻结深度均值由2.5 m更新为4.3m;安全系数K均值由12更新为4.9。
为充分利用监测信息,获取围岩冻胀状态,对隧道进行冻胀安全评价,提出基于贝叶斯网络的寒区隧道冻胀信息更新和安全评价方法。该方法通过融合衬砌水平倾角变化量监测信息获取隧道冻胀状态并进行安全评价,首先根据整体冻融圈理论建立冻胀计算有限元模型,并采用截面承载力安全系数K进行安全评价;然后采用Morris敏感性分析方法对模型参数进行敏感性分析,基于筛选后的参数建立贝叶斯网络模型;最后融合监测数据获取更新后的冻胀信息并进行安全评价。研究结果表明,围岩冻胀率和冻结深度为模型的关键参数,融合监测信息后,围岩冻胀率均值由0.8%更新为0.88%;冻结深度均值由2.5 m更新为4.3m;安全系数K均值由12更新为4.9。