автореферат диссертации по разработке полезных ископаемых, 05.15.01, диссертация на тему:Прогнозирование на основе маркшейдерских наблюдений деформаций тоннелей метрополитена от возводимых около них подземных сооружений

^ од

3 и КАР 19ЯЗ

На правах рукописи

ТУХЕЛЬ Екатерина Андреевна

УДК 622.1; 624.1

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ МАРКШЕЙДЕРСКИХ 1АБЛЮДЕНИЙ ДЕФОРМАЦИЙ ТОННЕЛЕЙ МЕТРОПОЛИТЕНА >Т ВОЗВОДИМЫХ ОКОЛО НИХ ПОДЗЕМНЫХ СООРУЖЕНИЙ

Специальность 05.15.01 — «Маркшейдерия»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1998

Работа выполнена в Московском государственном горного университете.

Научный руководитель канд. техн. наук, доц. КИСЕЛЕВСКИЙ Е. В.

Научный консультант канд. техн. наук, доц. ФОРСЮК А. А.

Официальные оппоненты: докт. техн. паук, проф. МАКАРОВ А. Б., канд. техн. наук, в. н. с. КАПРАЛОВ В. К.

Ведущее предприятие — Государственный институт горно химического сырья (ГИГХС).

Защита состоится » .^¿О^Уж^ . . 1998 I

в ./Х"час. на заседании диссертационного совет; К-053.12.05 в Московском государственном горном универси тете по адресу: 117935, Москва, В-49, Ленинский проспект

Д. 6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке универ ситета.

Автореферат разослан « > ОйеЛрсиЛАА- . 1998 г

Ученый секретарь диссертационного совета

докт. техн. наук, проф. КРЮКОВ Г. М

ВВЕДЕНИЕ

'АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ. В последние годы проблема освоения подземного пространства заселенных территорий становится все более актуальной и в скором времени, вероятно, примет глобальный характер. Это объясняется быстрым ростом народонаселения и постоянным снижением землеобеспеченности. Особенно остро стоит проблема освоения подземного пространства крупных городов.

Как известно из мировой практики, с точки зрения экономии энергетических ресурсов, охраны окружающей среды, экологической надежности и долговечности сооружений, в ■ подземном городском • пространстве целесообразно размещать не только подземные переходы, коллекторные тоннели инженерного обеспечения и линии метрополитенов, но и объекты социалы»-(-культурного обеспечения (торговые центры, кинотеатры, библиотеки, спортивно-оздоровительные комплексы, выставочные залы, кафе, рестораны и т.д.), гаражи, скоростные автомагистрали, фабрики и заводы.

Преимуществом подземных сооружений на территории крупных городов является не только экономия очень дорогой городской территории, но и сохранение архитектурно-исторических традиций застройки. Не менее важное преимущество заключается в возможности их строительства в таких местах города, где вообще недопустимо возведение каких-либо наземных сооружений, например в центре площади, под проездом и г.д.

С началом строительства Торгово-рекреационного комплекса (ТРК) на Манежной площади встал ряд задач, наиболее важная из которых - оценка влияния строительства на уже существующие подземные объекты, в частности тоннели метрополитена.

Обеспечение безопасности строительства и особенно эксплуатации метрополитена зависит от эффективности маркшейдерского контроля и надежности прогнозирования деформационных процессов. Учитывая, что метрополитеном пользуются ежедневно тысячи людей, а возможности высокоточных маркшейдерских наблюдений ограничиваются технологическими ночными перерывами в несколько часов, разработка надежного метода прогнозирования деформаций тоннелей метрополитена по кратковременным в течение суток маркшейдерским наблюдениям является актуальной научной задачей.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ. Установление закономерностей

деформирования тоннелей метрополитена под воздействием строительства подземных сооружений, возводимых способом "стена в грунте", для разработки методов прогнозирования деформаций тоннелей метрополитена.

ИДЕЯ РАБОТЫ состоит в установлении закономерностей деформирования тоннелей метрополитена под воздействием строительства подземных сооружений, возводимых способом "стена в грунте", на основе анализа накапливаемых маркшейдерских данных путем формирования сетевой математической модели процесса, связывающей предыдущие параметры смещений с последующими нелинейными функциями преобразования матрицы весов входных и выходных, параметров при минимизации среднеквадратической погрешности прогнозирования смещений тоннелей метрополитена.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, разработанные лично автором,и новизна:

1 Разработан метод оценки горизонтальных деформаций свода тоннелей метрополитена, основанный на математической обработке маркшейдерских наблюдений за вертикальными

смещениями реперов рельсового пути, отличающийся учетом влияния на кривизну профиля тоннеля опасных деформаций, обусловленных воздействием на него возводимых рядом подземных сооружений.

2. Установлены закономерности волнообразного пульсационного характера деформаций тоннелей метрополитена на стадии выемки грунтов, обусловленные положением выемочного блока грунта, его объемом, а также уровнем грунтовых вод и затухающие по экспоненте после окончания' выемки грунтов.

3. Впервые разработан на основе конечно-разностной ненросетевой модели с нелинейным преобразованием входных величин метод пространственно-временного прогнозирования деформаций.

ОБОСНОВАННОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ НАУЧНЫХ ПОЛОЖЕНИЙ И ВЫВОДОВ подтверждаются:

использованием теоретических предпосылок, базирующихся на фундаментальных положениях теории сдвижения горных пород для оценки деформационных процессов в подрабатываемых сооружениях;

удовлетворительной сходимостью прогнозных значений вертикальных смещений тоннелей метрополитена с измеренными маркшейдерскими методами, погрешность прогнозирования не превышает 5% на один шаг вперед и возрастает до 10% на четыре шага вперед.

НАУЧНОЕ ЗНАЧЕНИЕ работы заключается в установлении закономерностей деформирования тоннелей метрополитена под влиянием вновь возводимых подземных сооружений и использования их для прогнозирования этого процесса по результатам маркшейдерских измерений.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ работы заключается в разработке методов маркшейдерского контроля и прогнозирования деформаций

тоннелей метрополитена под влиянием вновь возводимых подземных сооружений.

РЕАЛИЗАЦИЯ ВЫВОДОВ И РЕКОМЕНДАЦИЙ РАБОТЫ. Результаты работы были переданы Институту комплексного освоения недр РАН для использования при разработке "Инструкции по наблюдениям за сдвижением поверхности и расположенными на ней объектами при строительстве в Москве подземных сооружений".

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения и результаты исследований докладывались на Научно-технической конференции "День горняка - 97" (Москва, МГГУ, февраль 1997г.); НТС СУ-77 (Москва, март 1997г.) и семинаре кафедры Маркшейдерского дела и геодезии (МГГУ, ноябрь 1997г.)

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации • опубликованы две научные работы.

ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включает / страниц машинописного текста, 4/ рисунков, таблиц и

библиографию из^_ наименований.

Автор выражает глубокую признательность проф. И.М.Ватутиной, проф. В.А.Букринскому, проф. М.А.Иофису, проф. В.Н.Попову за неоценимую помощь, 1 без которой выполнить диссертационную работу было бы невозможно, искренне благодарен всему коллективу кафедры Маркшейдерского дела и геодезии, в частности доц. Г.В.Орлову и доц. В.В.Никитину, консультациями которых постоянно пользовался.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Безопасность эксплуатации линий метрополитена зависит от степени воздействия на них вновь возводимых подземных сооружений, что требует эффективных методов маркшейдерского контроля за деформационными процессами, которые могут возникать в таких ситуациях. В настоящее время имеется большое количество работ как в части чисто маркшейдерских методов контроля строительства подземных сооружений, так и в части оценки геомеханической ситуации при освоении подземного пространства городов? В разработку маркшейдерской оценки методов контроля процессов сдвижения горных пород внесли' большой вклад такие* ученые, как В.И.Борщ-Компаниец, М.А.Иофис, Г.Кратч,

A.Б.Макаров, В.Н.Земисев, В.Н.Попов, Г.В.Орлов и др.

Поскольку в настоящее время с внедрением компьютерных

технологий стал еще более актуальным вопрос прогнозирования различных показателей и процессов, то и в этой части имеется большое количество работ.' Этим вопросам посвящены работы

B.А.Букринского, В.М.Калинченко, М.Е.Певзнера, В.Н.Попова, Е.В.Киселевского и др.

Кроме того, появились принципиально новые методы обработки эмпирических данных, в частности на основе сетевой математики, получившие название - нейронные сети. Это направление активно развивается в части теории и практики решения задач горного дела такими учеными, как Л.А.Пучков, Н.И.Федунец, И.О.Темкии и др.

Большое значение для эффективности строительства подземных сооружений методом "стена в грунте" имеет целый ряд работ

Б.А.Картозия, В.Н.Борисова н др. в области механики подземных сооружений и конструкций крепей, а в области разработки маркшейдерских методов контроля при строительстве методом "стена в грунте" - работы К.К.Зенько и Т.Д.Джуламанова и др.

Следует отметить, что имеется также большой ряд работ по методам математического моделирования геомеханических процессов при строительстве подземных сооружений, в частности работы В.А.Ильичева, С.Б.Ухова, Ю.К.Зарецкого, И.В.Колыбина и др.

В последние годы в связи со значительным повышением точности маркшейдерско-геодезических измерений и развитием теории сдвижения горных пород в работах М.А.Иофиса и Ю.О.Кузьмина отмечается очень важная особенность деформационных процессов, которые достаточно'часто протекают не плавно и постепенно, как это считалось ранее, а носят нелинейный, порой пульсационный, знакопеременный характер.

Обобщение накопленного опыта и применение новейших компьютерных технологий позволяет разработать более эффективные методы маркшейдерского обеспечения при освоении подземного пространства городов в части •повышения их оперативности, надежности и точности. К сожалению, применительно к поставленной задаче нет и нормативных документов, определяющих производство маркшейдерских работ.

В связи с этим при существующем маркшейдерском контроле в тоннелях метрополитена при строительстве ТРК кроме кривых смещений никакие другие характеристики не использовались, в то время как опыт маркшейдерского дела в области сдвижения горных п^юд показывает, что крайне эффективным средством анализа деформационных процессов является расчет наклонов и кривизны кривых оседаний (смещений). Наклон характеризуется еще как

б

первая производная функции оседания. Кривизна является первой производной функции наклонов или второй производной функции оседания.

Радиус кривизны Я.является величиной, обратной кривизне: И=1/К (м или км). Выпуклость, обращенная вверх, характеризуется положительными кривизной и радиусом кривизны; вниз отрицательными.

Исходя из вышеизложенного были произведены расчеты этих параметров для тоннелей Сокольнической линии, соединительной ветки ст. "Пл. Революции" - ст. "Александровский сад" и Арбатско-Покровской линии (рис. 1,6).

На начальной стадии строительства .ТРК (1994 г.) кривая, вертикальных смещений реперов, заложенных в путевой бетон, во 2-м тоннеле Сокольнической линии имеет пульсационный характер деформирования. ^

С 1995 г. наблюдалось общее поднятие токлелей с формированием явно выраженной ступеньки в районе точек 18-19, впоследствии процесс стабиллзировался.

Анализ кривизны показал, что на небольших интервалах (5 м) происходят резкие перегибы кривой со значительными вертикальными смещениями (рис. 1,6).

В то же время неравномерные вертикальные смещения в тоннелях приводят к возникновению деформаций сжатия и растяжения свода тоннеля. Как отмечалось выше, крепление • тоннелей Сокольнической ,..шии осуществлялось монолитным бетоном с армированием внутреннего диаметра обычной арматурой. Подобное крепление чувствительно к деформациям растяжения при изгибе (рис. 1,а). Как отмечает Г.Кратч, для монолитного бетона предельная деформация сжатия составляет

а

15 . , , , , , , . , , . , , , , £ ю---------------

<4

-10---------------

-15---------------

~20 Деформационные реперы

■ •— - предельно допустимые рартяжеция.

Рис.1. Деформации тонеллей метрополитена: а-схема деформирования;

б-вычисленные деформации в тоннеле Соколыш:.:ской линии, 2 путь, ноябрь 1995 г.

яЙЁ

15*10"4, а предельная деформация растяжения соответственно -1,5*10"4. Во 2-м тоннеле Сокольнической линии деформации растяжения превышают предельные почти в 10 раз (рис. 1,6), что говорит об аварийном состоянии тоннеля и возможности внезапных разрывов сплошности обделки. Деформации тоннелей Арбатско-Покровской и Филевской линий ведут себя аналогично, что приводит к нарушению сплошности затюбингового бетона.

Для оценки растяжения или сжатия использовалась формула Г.Кратча, предложенная им - для расчета деформаций наземных сооружений при искривлении земной поверхности под действием подземных горных работ. Таким образом, если считать, что деформирование тоннелей метрополитена при изгибе происходит, аналогично, тогда относительное растяжение или сжатие участков возрастает пропорционально высоте тоннеля И и обратно пропорционально радиусу кривизны Я пг»: профилю путевого бетона (рис. 1,а):

^ 5 = Л (1)

Результаты расчетов подтверждены тем, что на участках запредельных величин растяжений образовались трещины, зафиксированные соответствующими службами метрополитена, по которым происходили прорывы воды, вызывавшие аварийные остановки движения поездов.

Используя методы геометрии недр, в частности показатель изменчивости проф. В.А.Букринского? проведен анализ степени изменчивости кривых оседаний по всем циклам наблюдений. Следует отметить, что оценку изменчивости в данном случае можно упростить, поскольку сравниваются кривые смещений одних и тех же реперов на одном и том же участке, т.е. сравнить только длины этих

кривых. Очевидно, что чем более сложно ведет себя процесс деформирования, характеризующийся неравномерным поднятием или опусканием наблюдаемых реперов, тем больше становится длина кривой смещений. На рис.2 приведен график зависимости изменения длин кривых оседаний на разные периоды наблюдений. В период выемки грунтов уменьшение объема извлеченного грунта приводит к затуханию процесса деформирования, но при увеличении объемов выемки грунтов деформационный процесс тоннелей резко осложняется, а после окончания выемочных работ начинается затухание по экспоненте волнообразного процесса и переход его в плавно протекающие деформации.

Анализ влияния параметров технологии выемки грунтов внутри стеновой конструкции ТРК на основе статистического анализа методом пошагового выбора переменных позволил установить, что степень изменчивости деформаций, т.е. сложность самого процесса, зависит от объема вынимаемого грунта, расстояния до выемочного блока и угла от оси тоннеля до центра выемочного блока, что характерно для первого этапа строительства, а при возведении самих конструкций ТРК остается фактически только один фактор, влияющий на деформационный процесс, - изменения уровня грунтовых вод, что соответственно меняет физико-механические свойства грунтов. Таким образом, снижение воздействия на тоннели-метрополитена может быть достигнуто прежде всего путем изменения технологии выемки грунтов.

Учитывая полнообразный характер проявления деформаций тоннелей и для обоснования периодичности производства д ркшейдерских наблюдений использовался циклический анализ рядами Фурье. Расчет производился по формуле

Т = Ы/ф , (2)

где N¿2" - количество наблюдений;

ф - частота наблюдений;

Т - период времени.

В результате исследований было установлено, что периоды циклов деформационных реперов значительно отличаются друг -от друга, имеют минимальное значение 1,5 месяца и максимальное 8 месяцев в период интенсивной выемки грунтов в 1994 г. Статистический анализ периодов изменения смещений реперов Ьоказал (рис.3), что в 1994 г. среднее значение периода равно 3,8 месяца, в то время как в 1995 г. максимум распределения смещается вправо, т.е. в сторону больших значений периода, средний период изменений смещений реперов становится равным 6 месяцам, что также свидетельствует о затухании процесса деформирования после выемки грунтов. Кроме того, периодичность маркшейдерских наблюдений может определяться минимальным периодом изменения смещений реперов в тоннелях метрополитена.

Наиболее важной задачей является прогнозирование процесса деформирования тоннелей метрополитена. С этой целью был выбран метод сетевой математики, известный под названием нейронные сети, или "искусственный интеллект". Нейросетевая модель по сравнению с самым эффективным из используемых ранее в маркшейдерии индуктивным методом самоорганизующихся математических моделей дает в 3 раза более глубокий минимум среднеквадратической погрешности прогнозирования.

Нейросетевые модели используются тля решения трудно формализуемых задач распознавания, классификации и обобщения по накопленным опытным данным.

70 30 50 50 50 >0 10

1 5 10 15 20 Т, месяц

Период выемки грунтов Период возведения ТРК

Рис.2. График зависимости изменения длин кривых оседаний реперов в тоннеле Сокольнической линии.

а

0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.0&

О

г-

~г п1Г

в 8 10 пвригд

нее значение-3.84 месяца

0.16 0.12 0.08 0.04

о

О 2 4 в

Среднее значение - 5.96 месяца

8 10 Период (мёс.)

Рис.З. Гистограммы частот периодов изменения

смещений реперных точек тоннелей Сокольнической линии метро; а-1994 г.; 6-1995 г

Нейронная сеть способна по части определить целый объект. Если неизвестна точная зависимость, но известно, что она

существует, нейронная сеть способна найти взаимосвязь.

#

Преимуществом нейросетевых моделей является то, что учет новых фактов заключается в "переобучении" сети с их участием, т.е. она обеспечивает автоматическую адаптацию модели к изменяющимся условиям.

В создаваемой нейросети каждая входная последовательность из заранее определенного набора исходных данных участвует в определении весов входов нейронов сети. После формирования сети ее функционирование заключается в следующем. При подаче на входы частичной или ошибочной входной последовательности сеть через некоторое время,дереходит в одно из устойчивых состояний, предусмотренных при ее создании. При этом на входах сети появляется последовательность, признаваемая сетью как наиболее близкая к изначально поданной. Наиболее известные сети этого типа называются сетями Хопфилда.

Число запоминаемых входных последовательностей М связано с числом нейронов в сети соотношением

М < Ы/41оаЫ, (3)

где N - число нейронов.

Обучение осуществляется путем предъявления примеров, состоящих из наборов входных данных в совокупности с соответствующими результатами при наблюдаемом обучении. Эффективность решения задач зависит от выбранной структуры нейронной сети, используемого алгоритма обучения и полноты имеющейся базы данных примеров.

При наблюдаемом обучении сигнал ошибки распространяется обратно по сети. Производится коррекция весов входов нейронов, предотвращающая повторное появление этой ошибки. В многоуровневых сетях коррекция внутренних уровней представляет собой достаточно сложную процедуру.

В результате обучения в многомерном пространстве, каждое измерение которого составляет диапазон изменения значений одного из входов сети, а размерность пространства равна числу входов сети, формируются области, соответствующие одинаковым значениям выхода. В ходе санкционирования сеть относит предъявленный на ее входы набор значений к той или иной области, что и является искомым результатом.

В основе предлагаемого метода прогнозирования деформационных процессов тоннелей метрополитена лежит принцип пространственно-временной связи.

Деформнрование тоннелей представляет собой физический процесс, который в соответствии с законами физики хорошо описывается дифференциальными уравнениями, характеризующими взаимодействие ближайших точек в процессе их деформирования.

Если используется какая-либо эмпирическая информация, то она, как правило, поступает дискретно, т.е. через более или менее равные интервалы времени. Это требует перехода от непрерывных дифференциальных уравнений к конечно-разностным аналогам, которые связывают ряд предыдущих значений параметра с его последующими значениями.

Таким образом, для формирования исходных данных нейросетевой модели можно использовать предыдущие значения деформаций, а в качестве выходных параметров - последующие значения. Тогда задача нейронной сети будет сводиться к отысканию

ТГ

оптимальной модели взаимосвязи предыдущих значений деформаций с последующими путем минимизации среднеквадратической погрешности выходных параметров.

Отдельно для каждого тоннеля метрополитена строилась пространственно-временная матрица смещений по данным нивелирования. Затем с помощью перемещения шаблона (рис. 4,а), в пределах матрицы и в направлении, которое требуется для определения прогнозных значений^ строится таблица исходных данных. В качестве исходных значений получаем Ьщ, Ьп, 1п2, Ь;3> 11(4 для каждого прогнозируемого значения Р^ , Р^ (табл. 1).

Таблица 1.

№ Исходные данные Прогнозируемые значения

Ьш Ьц Ьи 1113 на один шаг вперед, Р| на два шага вперед, Рн1

1 Ь(Ш)1 Ь(п)1 11(13)1 Ь(14)1 Рп Рц-н

2 Ь(Ю)2 Ь(11)2 Ь(12)2 Ь(13)2 Ь(М)2 Р.2 Р ¡2+1

3 Ь(10>з Ь(п)з Ь(14)3 Р13 Р 13+1

п Ь(ю)п Ь(!1)п Ь(12)п Ь(13)п Ь(14)п Рт Р1 п+1

Формирование нейросетевой модели деформирования тоннелей метрополитена осуществлялось с помощью компьютерной программы ВгатМакег.Рго для прогноза сразу на два шага вперед, при этом погрешность прогнозирования не превышала - 6% (рис.4,б).

Для продолжения работ использовалась настроенная нейронная сеть, куда в качестве исходных данных включались данные

15

последующих нивелировок. Прогнозируемые значения контролировались при помощи последующих маркшейдерских наблюдений и, как показала практика, отвечали заданной точности.

Одной из основных проблем при маркшейдерском наблюдении за деформациями стеновых конструкций ТРК на Манежной площади являются постоянные утери деформационных марок в процессе строительства, что ведет к понижению точности измерений, а также затрудняет контроль деформаций стеновых конструкций. Например, в период с сентября по декабрь 1996 г. было утеряно 60% деформационных марок. Поэтому прогнозирование деформаций с заданной точностью помогает решить такую важную задачу, как восстановление утерянных и уничтоженных точек.

Для прогнозирования деформаций стеновых конструкций ТРК использовались накопленные данные маркшейдерских наблюдений, которые формировались в таблицу исходных данных (табл. 2) отдельно для каждой линии наблюдений и, учитывая нелинейность процесса, не менее чем от трех предыдущих значений (рис.А,а).

Таблица 2

№ Исходные данные Прогнозируемые значения

¡0 ¡1 12 1 ¡+П

1 Ь(Ю)1 Ь<11)1 Ь(12)1 Роя Ро+п)1

2 Ь(|0)2 Ь(12)2 Р<1)2 Р(1+п)2

3 Ь(10>з Ь(Н)з Р(1)3 Р(>+п)3

•

п Ь(И)П Р(1)а

а

Рис. 4. Прогнозирование смещений реперов в тоннеле метрополитена! а- пространственно-временная матрица смещений реперов в тоннеле Сокольнической линии. 2 путь;

б- сравнение прогнозных и измеренных величин смещений реперов в тоннеле метрополитена —

Ьш. Ьп, Ьи - величины горизонтальных смещений стеновых конструкций на моменты времени соответственно ¡о, м, Ь.

В качестве выходных параметров нейросети использовались значения горизонтальных смещений стеновых конструкций Р^, ...,

соответственно на моменты времени 1, ..., ¡+п. >

После настройки сети максимальная ошибка прогнозируемых значений не превышает 5% для прогноза на ближайший момент времени. При прогнозировании на последующие шаги возрастает величина . погрешности. Маркшейдерский контроль за

деформациями о уществлялся с интервалом в две недели. Первые четыре значения лежат в пределах технической точности (10%). Таким образом, можно получать прогнозные данные на 3.' месяца вперед.

Используя • полученные данные, можно восстанавливать утерянные в процессе строительства точки, что помогает избежать потери точности контроля за деформациями стеновых конструкций.

Как отмечалось выше, соседство линий метрополитена и строительства ТРК приводит к возникновению деформаций стеновых конструкций, которые проявляются во время возведения данного сооружения и приводят к деформированию тоннелей метрополитена, находящихся в непосредственной близости от объекта строительства.

Используя нейросетевую программу, можно создать модель, описывающую взаимосвязь деформационных процессов стеновых конструкций ТРК и тоннелей метрополитена.

В ходе настройки нейросети "наиболее эффективной оказалась следующая структура входных данных:

Бм, Бьз, Бц - величины горизонтальных смещений стеновых конструкций на моменты времени соответственно 1-4; ¡-3; 1-2.

Ь,_6, 1^.4, Ь,.| - величины вертикальных смешении но тоннелям метрополитена на моменты времени соответственно ¡-6; ¡-5; ¡-4; ¡-2; ¡-I.

В качестве выходных параметров нейросети использовались значения вертикальных смещений по тоннелям метрополитена Ь,, [^+1 соответственно на моменты времени 1 и ¡+1. Другими словами, осуществляется прогнозирование величин вертикальных смещений тоннелей метрополитена на два шага вперед или с учетом периодичности маркшейдерских наблюдений соответственно на один и два месяца вперед, используя предыдущие измеренные величины смещений по стеновым конструкциям ТРК и тоннелям метрополитена на указанные выше моменты времени.

Анализ точности прогнозирования настроенной нейронной сетью с указанными выше входными и выходными величинами показывает, что относительная погрешность определения вертикальных смещений тоннелей метрополитена на два шага вперед не превышает 8.5%. Это свидетельствует об эффективности применения нейронных сетей для описания сложных нелинейных процессов деформирования подземных сооружений при их строительстве и эксплуатации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе дано новое решение актуальной научной задачи прогнозирования деформации тоннелей метрополитена под влиянием вновь возводимых подземных сооружений по данным маркшейдерского контроля, позволяющее обеспечить безопасность эксплуатации тоннелей метрополитена.

Выполненные исследования позволяют сделать следующие основные выводы:

1. Величина растягивающих деформаций в бетонной обделке крепи тоннелей метрополитена прямо пропорциональна диаметру тоннеля и кривизне вертикальных смещений тоннеля, при этом кривизна определяется как вторая производная функции вертикальных смещений реперов в путевом бетоне, а погрешность определения области проявления опасных напряжений не превышает 1,5 м.

2. Ширина зоны опасных деформаций в плане равна глубине подземного сооружения и в непосредственной близости к сооружению растягивающие деформации крепи тоннеля превышают в 1,4 раза предельно допустимые для бетона.

3. Установлен волнообразный, пульсационный характер деформаций тоннелей метрополитена на стадии выемки грунтов с периодом циклов от 2 до 8 месяцев по отдельным реперным точкам на стадий выемки грунтов, который зависит от объемов и расстояния от тоннеля до выемочного блока, а в период возведения конструкции ТРК деформации тоннелей плавно затухают.

4.Прогнозирование величин смещений тоннелей метрополитена на основе нейросетевой модели, связывающей последующие значения с предыдущими, обеспечивает максимально возможную погрешность прогнозирования на один шаг вперед не более 5% и глубину прогноза до четырех шагов вперед с относительной погрешностью, не превышающей 10%.

5. Результаты работы были использованы для составления "Инструкции по наблюдению за сдвижением земной поверхности и расположенными на ней объектами при строительстве в Москве подземных сооружений". В настоящее время инструкция утверждена Госгортехнадзором России и вступила в действие.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Киселевский Е.В., Тухель Е.А. Оценка деформаций

тоннелей метрополитена при воздействии на них вновь возводимых подземных сооружений", Деп. рук., ГИАБ МГГУ, № 68,1997.

2. Киселевский Е.В., Тухель Е.А. "О прим! нении искусственного интеллекта для прогнозирования состояния тоннел:й метрополитена при возведении сооружения-на Манежной площади", Д -'п. рук., ГИАБ МГГУ, № 69,1997.