基于粒子群算法的引水隧洞復合承載結構安全評價方法

韓文浩

(西寧市湟中區水利局，青海 西寧 811600)

引水隧洞的挖掘以及構建通常是維持大型地下工程十分重要且關鍵的因素，也是水工隧洞圍巖判別的基礎條件[1]。復合承載引水隧洞的構建難度通常較大，不僅僅是因為結構的復雜性，同時還與其施工環境的安全和穩定具有直接關聯。近年來，隨著施工建設標準的提升以及人們需求的擴展延伸，隧洞的內部承壓結構總體呈現出不穩定的狀態，再加上外部因素的沖擊，部分工程還出現了坍塌、內部結構斷裂的情況，造成經濟損失，甚至嚴重威脅人身安全[2]。由于部分工程忽視隧洞結構安全評價，導致在隧洞建設施工后期易形成事故，造成不可避免的損失。為了降低事故發生的概率，需要定期對隧洞的承載結構安全能力做出評價。

有研究學者提出基于熵理論-可拓云模型的引水隧洞塌方風險評價方法，構建多指標參數的引水洞塌方風險評價指標體系，運用偏好比率法和反熵權法分析指標權重，考慮風險因素的不確定性以及評價等級劃分的模糊性，構建基于引水隧洞塌方風險評價模型[3]。但是該方法忽略了引水隧洞實時形變情況，因此評價結果與實際結果之間具有一定的誤差，評價精度較低。還有研究學者提出基于GSA-PP算法模型的引水隧洞運行期襯砌結構安全狀態評價方法，建立水工隧洞結構安全狀態評價指標體系，利用GSA-PP算法模型對引水隧洞運行期襯砌結構健康狀況進行評價[4]。但是該方法粒子評定誤差較大，容易影響最終的評價結果。

為了解決以上問題，本文基于粒子群算法，針對引水隧洞復合承載結構安全評價方法展開研究。粒子群算法可以將施工過程中的基礎安全數據信息作出精準測算，確保數值的精準度。

1 粒子群算法下引水隧洞復合承載結構安全評價方法

1.1 定義動態評價安全評價目標

與普通隧洞不同的是，引水隧洞的規模較大，引水范圍與方向具有針對性，尤其是復合型的承載結構，與周圍的引水建設關聯性更強[5]。所以，為了確保最終安全評價結果的可靠性與精準性，需要設定動態的評價目標，并賦予每一個目標單向定義[6]。依據隧洞內部的承壓情況，測定基礎響應距離，并計算出承壓的峰值，具體公式如下：

(1)

式中，H—承壓峰值；d—基準響應距離，m；e—搭接引水范圍，m2。通過上述計算，可以得出實際承壓峰值，來對此時隧洞的承載震動狀態作出定向研究[7]。以非線性的抗震結構，與單向的隧洞內部承壓結構關聯搭接，從多個方向實現承載能量調整[8]。接受外部因素的沖擊之后，在隧洞中的標定位置之中，布設對應的安全評價節點。

這部分需要注意的是，所構建設定的每一個評價節點均是獨立的，具有特定的評價區域，不會出現重復測評的現象，測定在設備中輸入承載標準，同時與節點的評價覆蓋范圍結合，實現動態評價安全評價目標的定義，作為后續安全評價的基礎理論依據。

1.2 構建隧洞安全主觀權重評價結構

在完成對動態評價安全評價目標的定義之后，接下來，需要結合例子群算法，實現安全主觀權重評價結構的構建。這部分的針對性較強，需要集中測定隧洞的基礎安全評定數值以及信息。利用專業的探測設備，首先對復合承載結構的主觀形變情況作出測定，具體如圖1所示。

圖1 復合承載結構隧洞主觀形變情況圖

根據圖1，可以完成對復合承載結構隧洞主觀形變情況的了解。隨后在此基礎之上，隨著主觀形變點的動態變化，對應的復合承載距離也在隨之發生變化，從隧洞型形變峰值到下位承壓點之間的距離一般為主觀安全評定范圍，可以依據得出的數據與信息，計算出主觀權重評價比如下所示：

(2)

式中，Y—主觀權重評價比；s—定向承載力，KPa；g—峰值變化系數。通過上述計算，最終可以得出實際的主觀權重評價比，依據比值在隧洞之中，結合實際的安全情況，劃定出不同層級的目標評價區域，實現針對性的層級安全評價結構。但需要注意的是，部分工程在設定層級時，需要對重點承壓區域進行偏重評定，結構內部的關聯標準也會更為嚴密一些，形成網格狀的范圍評定，進一步確保符合承載隧洞內部的安全性與穩定性，細化隧洞安全主觀權重評價結構。

1.3 設定粒子轉換評價矩陣

在完成對隧洞安全主觀權重評價結構的構建之后，結合隧洞實時的承載情況，基于粒子群算法，設定粒子轉換評價矩陣。復合承載隧洞在施工建設的過程中，常常會由于外部因素的沖擊，內部能量轉移，這也逐步造成隧洞承壓不平衡的現狀，影響安全評價結果。針對于部分隧洞的測定區域。可以進行能量粒子轉換。依據粒子群算法，清晰劃定能量轉移的范圍，并對隧洞周圍的相對收斂量測定，具體見表1。

表1 允許洞周相對收斂量表

根據表1，可以完成對允許洞周相對收斂量的測定和分析。根據相對收斂量的覆蓋范圍，劃定對應的評價范圍，構建評價矩陣，計算出單質轉換比如下所示：

K=2r-5n+1

(3)

式中，K—單質轉換比；r—承壓基準值，kPa；n—單元收斂量，mm。通過上述計算，最終可以得出實際的單質轉換比。在矩陣評價時，將測定目標依據單質轉換比劃分，進一步細化粒子轉換評價矩陣，確保基礎評價結果。

1.4 模糊粒子綜合安全評價模型建立

在完成對粒子轉換評價矩陣的設定之后，需要建立模糊粒子綜合安全評價模型。與傳統的評定模型不同的是，模糊粒子綜合評定的范圍相對較廣，針對于部分復合承壓嚴重區域，得出的評定結果也更加準確、可靠。對測定范圍作出標記同時布設模糊承壓粒子節點，并計算出單個粒子節點之間的距離，具體如下：

(4)

式中，V—單粒子節點距離，m；a—評定極限差異值，m；u—模糊區域。通過上述計算，最終可以得出實際的單粒子節點距離。依據得出的單粒子節點距離，調整復合承載隧洞中單粒子節點之間的距離，從多個方向，更改模糊粒子評定基準；同時，依據粒子的標記移動情況，分析出隧洞承壓力的變化，構建模糊粒子綜合安全評價模型的環節，具體如圖2所示。

圖2 模糊粒子綜合安全評價模型環節圖示

根據圖2，可以完成對模糊粒子綜合安全評價模型環節的構建。并將上述所定義的動態評測目標以及內部評定結構添加在模型的各個執行環節之中，依據實際的評價需求和標準，對相關的指標參數作出更改，在模糊評價的環境之中，進一步細化模糊粒子綜合安全評價模型的處理能力，提升整體的評價效果。

1.5 粗糙層級分析法實現隧洞結構安全評價

在完成對模糊粒子綜合安全評價模型的建立之后，采用粗糙層級分析法實現隧洞結構安全評價。在模糊粒子的限制范圍之內，部分隧洞的承壓會逐漸均衡，結構也更加穩定一些，施工環境相對較為安全。此時，采用粗糙層級分析法，計算出評定粗糙集，具體如下公式5所示：

(5)

式中，Y—評定粗糙集；y—限制粒子差值；h——層級等效常值。通過上述計算，最終可以得出實際的評定粗糙集。

依據得出的評定粗糙集，劃定具體的粗糙局域，與模糊粒子的評價覆蓋區域相重合，標記非重合區域。

結合復合承載實況，構建圍護結構，針對水源豐富的區域，需要著重圍護、防護。測定相關的建設評價指標參數，并對隧洞的實時形變情況掌握，計算出變異系數，具體如下：

(6)

式中，J—表示變異系數；e—隧洞標定評價范圍，m2；w—應變差值；v—客觀賦值；B—極限標準。通過上述計算，可以得出實際的變異系數。將變異系數設定在安全評價模型之中，形成標定評價區域，將布設的評價粒子節點關聯，利用反熵權法獲取部分標定區域的評價數據信息，針對于不同的隧洞覆蓋范圍，實現組合賦權結構的安全評價，預設復合承載隧洞的評價環境。針對于這部分的隧洞復合承載結構，作出單方面安全評價測定，與重合區域模型評價的結果匯總整理，得出綜合評價結果，最終采用粗糙層級分析法實現隧洞結構的安全評價。

2 實驗測試

本次主要是對粒子群算法下引水隧洞復合承載結構安全評價效果進行分析和研究。選擇K工程作為本文測試的主要目標對象。考慮到測試需要具備公平性與可靠性，選擇基于熵理論-可拓云模型的引水隧洞塌方風險評價方法與基于GSA-PP算法模型的引水隧洞運行期襯砌結構安全狀態評價方法作為本次實驗對比方法，與本文提出方法共同進行實驗。

采用Matlab R 2017a實驗平臺進行測試，利用專業設備對礦洞描述識別，得出基礎的識別評價指標參數，具體隧洞基礎識別評價指標參數預設見表2。

表2 隧洞基礎識別評價指標參數預設表

根據表2，可以完成對隧洞基礎識別評價指標參數的預設。利用安全評價模型，對隧洞的重合承壓區域和非重合承壓區域作出雙向評定，利用粒子群算法，構建動態評價矩陣，計算出瞬時評價單元，具體如下：

(7)

式中，T—瞬時評價單元；X—粒子評定距離；z—雙向粒子群差值。通過上述計算，最終可以得出實際的瞬時評價單元，根據隧洞搭接區域的變化，隨即計算出粒子評定誤差，得出的結果對比分析，測試結果對比分析見表3。

根據表3，可以完成相關的測試分析：與基于熵理論-可拓云模型的引水隧洞塌方風險評價方法和基于GSA-PP算法模型的引水隧洞運行期襯砌結構安全狀態評價方法相對比，本文所設計的粒子群算法安全評價方法最終得出的重合評價單元覆蓋比與粒子評定誤差相對較小，表明此種方法的評價精度較高，具有實際的應用價值。

表3 測試結果對比分析表

3 結論

本文研究基于粒子群算法的引水隧洞復合承載結構安全評價方法，構建模糊粒子綜合安全評價模型，能夠提高隧洞結構安全評價的精度，有效實現隧洞結構安全評價。與傳統的安全評定方法相對比，本文評價方法的結構安全評定模式相對更加靈活、多變，可以從多個方向測定隧洞實時安全情況，為后續的施工提供理論依據。

由于時間的限制，本文所設計的方法還需要參與更多的實際工程項目以驗證該方法的有效性。與此同時，為了盡量減少圍巖侵蝕與塌落問題，可以在隧洞外側搭建對應的圍護結構，形成更為安全穩定的施工評定環境，為后續的工程建設奠定更為堅實的基礎條件。