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公路与水路运输
基于蚁群算法的地铁盾构隧道长期沉降预测
在软土地区,投入运营的地铁盾构隧道会因各种原因产生对隧道结构内力、变形、接头防水以及隧道正常运营不利的纵向不均匀沉降。由于影响因素复杂,目前尚无可行的沉降预测模型。本文在对上海地铁1号线某区间沉降实测数据分析的基础上,采用具有较强鲁棒性、优良的分布式计算、易于与其他方法相结合等优点的蚁群算法,综合考虑各因素对沉降影响的整体效果,利用隧道实测的纵向累积沉降量、累积沉降差分别构造信息函数和启发函数,建立地铁盾构隧道长期沉降预测模型。预测结果表明,该方法不仅可行而且与实际量测数据吻合较好。
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铁道学报
2008年04期
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