一种岩土地下工程智能预警云系统技术方案

本发明专利技术涉及一种岩土地下工程智能预警云系统，将大型数值仿真模拟软件与物联网技术相结合，通过BP神经网络和计算机语言以及大型数值仿真模拟软件ABAQUS之间的相互结合，在系统中将前期现场监测数据与数据库之间的交互、利用BP神经网络将监测数据反演出修正之后的地层力学参数、参数修正输入数值模拟计算命令流、自动运行数值模拟计算命令、计算完成后所需变形数据以及云图的自动化导出以及上传到展示界面这五部分进行串联。解决了现场监测数据对数值模拟参数选取指导意义较小的问题，可以将现场监测数据充分利用起来用于更好地指导现场安全施工，同时也可以将数值模拟结果在系统界面进行展示从而更加直观了解施工情况，可在实际工程中得到较好的应用。可在实际工程中得到较好的应用。可在实际工程中得到较好的应用。

【技术实现步骤摘要】
一种岩土地下工程智能预警云系统


[0001]本专利技术涉及岩土地下工程智能预警云系统领域，将大型数值仿真模拟软件与物联网技术相 结合，可在实际工程中得到较好的应用。

技术介绍

[0002]经济的发展和科技的进步使得地下空间的开发和利用越来越多，同时人们对于安全问题越 来越重视。因此在实际工程施工中，往往也会采用数值模拟的方式进行验证工作从而保证工程 的安全进行。为了使数值模拟更加切合实际，岩土参数取值的问题就显得尤为重要。同时自动 化运行的模拟预警系统也可以打破时间的限制，利用代码直接自动运行数值模拟分析及提取结 果，从而大大提升效率。
[0003]首先需要考虑的是岩土参数的选取问题，在实际操作中，数值模拟和现场监测数据之间的 关联性比较低，其中现场监测数据的作用只是与数值模拟的结果形成一个初始的对比，其对于 数值模拟中材料力学参数的选取并没有特别明确的指导意义，现阶段的数值模拟的参数选取是 根据地质勘察报告中的参数范围进行选取，具有很强的不确定性，且需要不断地修改相应的参 数取值以达到符合工程实际情况的效果。由于很难准确地得到计算参数的量值，所以由计算分 析所得到的结果常常不能与真实情况相符。在确定岩土力学参数的方法中，目前应用广泛的为 反分析法。但是由于岩土材料的应力应变关系的高度非线性，应用反分析方法求岩土力学参数 还是相当复杂的。因此需要从岩土参数的选取问题出发，将所选取的方法结合到系统中进行自 动化运行与应用。
[0004]其次现阶段施工过程中数据监测任务是人工进行，监测数据的传输未采取规范的方式与格 式，从而在后期运用时需要进一步处理，现场监测人员与数值模拟分析人员之间的沟通方式比 较混乱。
[0005]同时还存在进行数值模拟之后，数值模拟的结果需要进行相应的处理才能达到对施工现场 的指导作用，数值模拟结果文件的提取可以选取最基本的方式，按照步骤进行提取，此种方式 所需时间长，进而导致效率低的问题，因此不能对施工现场进行及时的指导与预警，同时还存 在非专业人员无法操作并批量提取所需的结果的问题。
[0006]考虑到以上问题，可以将解决以上问题的方法通过代码进行组合串联，并且布置到服务器 上进行应用，从而对实际工程起到预警与指导作用。

技术实现思路

[0007]岩土参数确定方面，由于BP神经网络具有很强的非线性关系处理能力，它不需要知道变 形与所求力学参数之间的关系，并有良好的自适应性、容错性等特点，可以实现位移和所求力 学参数之间的非线性映射，其计算过程比位移反分析数值计算方法简单、方便。因此可以考虑 将BP神经网络引入到岩土参数确定的过程中。从而可以提高数值模拟的准确性。BP神经网 络方法与传统方法进行比较发现，有其独特的优点。由于岩土工程中的问题的复杂性，在已知 量与未知量之间存在很强的非线性关系。这种非线性关系通过人工
神经网络可以很好地映射。 BP网络不需要预先给出一定的模型，但是需要有样本数据对其进行训练，只有网络训练完成 以后才能投入使用，因此可以将其与数值模拟计算结合应用提高分析效率。
[0008]同时需要构建系统平台进行数据上传与后期处理，以规范现场施工人员与技术人员之间的 沟通与交流。为解决非专业人员无法操作并批量提取所需的结果的问题，在数值模拟结束之后， 采取通用代码进行所需结果的提取，并且布置在服务器端自动运行，结果提取之后，可以上到 展示界面为现场安全施工提供指导。
[0009]以上提及的办法，虽每一部分皆可单独进行，但将各个部分串联起来进行工作可以提升效 率，于是本专利技术的出发点在于将各个部分通过代码联络起来，形成一个闭环，本专利技术将前期现 场监测数据与数据库之间的交互、利用BP神经网络将监测数据反演出修正之后的地层力学参 数、参数修正输入数值模拟计算命令流、自动运行数值模拟计算命令、计算完成后所需变形数 据以及云图的自动化导出以及上传到展示界面这五部分进行串联，可以极大地提升效率。
[0010]本专利技术的技术方案如下：
[0011]一种岩土地下工程智能预警云系统，采用如下方法：
[0012]1)：根据实际工况以及工程地勘报告选取一标准断面进行初期建模操作，此建模操作包括 地层的建模、地下水的设置、主体结构的建模；
[0013]2)：根据地勘报告中所给出的地层参数取值范围，将每一类土层参数皆分成若干等级，并 设计正交试验从而得到多组地层参数数据，将各个地层参数赋予相应的范围，进行正向数值模 拟分析；
[0014]3)：正向数值模拟分析完成之后便可以利用每组地层参数所以及各组参数对应的控制点的 变形数据两种数据构造含有隐含层的神经网络，在所构建的神经网络中，主体结构的变形数据 为输入层，地层参数数据为输出层，赋予权值和阈值对神经网络进行训练，当神经网络训练误 差满足要求之便可以得到相应的BP神经网络代码片段；
[0015]4)：根据新阶段施工所获取的控制点变形数据以及训练好的BP神经网络进行地层参数修 正；
[0016]5)：将地层参数赋予到数值模拟计算命令流中，进行整体部分正向数值模拟分析；
[0017]6)：采用批处理命令将结果提取出之后上传到系统界面进行展示。
[0018]本系统的主体方向是通过系统界面上传新阶段的控制点的变形数据，然后再通过BP神经 网络进行反分析，从而可以得出新的地层参数数据，进而修改相应的数值模拟计算的命令流， 且可在云端服务器进行自动分析以及后期结果中变形数据以及变形云图的批量导出与上传到 系统展示界面，从而指导现场安全施工。
[0019]上述BP神经网络的构建流程具体操作如下：根据实际工况以及工程地勘报告选取标准断 面进行初期建模操作，此建模操作包括地层的建模、地下水的设置、主体结构的建模。根据地 勘报告中所给出的地层参数取值范围，将每一类土层参数范围皆平均分成5个等级并设计正交 试验从而得到多组地层参数数据，将地层参数数据组合分别赋予各个地层，进行正向数值模拟 分析。正向分析完成之后便可得到每组地层参数数据对应的控制点的变形数据，采用这两种数 据构造含有隐含层的神经网络，在所构建的神经网络中，主体结构控制点的变形数据为输入层， 地层参数数据为输出层，赋予权值和阈值对神经网络进
行训练，当神经网络训练误差满足要求 之便可以得到相应的BP神经网络代码片段。
[0020]新施工阶段的数值模拟主要按如下流程进行：将阶段施工所获取的控制点变形数据代入到 训练好的BP神经网络进行地层参数反分析，进而得出修正之后的地层参数，通过计算机编码 语言将地层参数赋予到数值模拟计算命令流中，然后进行整体部分正向数值模拟分析，最终采 用批处理命令将结果提取出之后上传到系统界面进行展示。
[0021]所述的初期建模为二维建模。
[0022]所述的神经网络模型为采用计算机语言构建的BP神经网络模型。
[0023]所述的数值模拟软件采用ABAQUS。
[0024]所述当前施工所获取的控制点变形数据为现场监测所得，并且需要整理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种岩土地下工程智能预警云系统，特征为采用方法如下：1)：根据实际工况以及工程地勘报告选取一标准断面进行初期建模操作，此建模操作包括地层的建模、地下水的设置、主体结构的建模；2)：根据地勘报告中所给出的地层参数取值范围，将每一类土层参数皆分成若干等级，并设计正交试验从而得到多组地层参数数据，将各个地层参数赋予相应的范围，进行正向数值模拟分析；3)：正向数值模拟分析完成之后便可以利用每组地层参数所以及各组参数对应的控制点的变形数据两种数据构造含有隐含层的神经网络，在所构建的神经网络中，主体结构的变形数据为输入层，地层参数数据为输出层，赋予权值和阈值对神经网络进行训练，当神经网络训练误差满足要求之便可以得到相应的BP神经网络代码片段；4)：根据新阶段施工所获取的控制点变形数据以及训练好的BP神经网络进行地层参数修正；5)：将地层参数赋予到数值模拟计算命令流中，进行整体部分正向数值模拟分析；6)：采用批处理命令将结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱建波，王宏谦，邓稀肥，刘子涵，吴振宇，姜智彬，郑东平，刘嘉金，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：