围岩力学参数反演分析一直是岩土工程研究的热点问题,对于解决岩土试验不足条件下岩土力学参数的取值具有重要意义.为了获得更为合理准确的引水隧洞围岩力学参数,本文提出了一种融合多种机器学习算法的智能反演模型与分析方法.首先利用正交试验法设计了 25组围岩力学参数,同时采用FLAC3D数值模型计算得到目标断面监测点的位移值,通过参数灵敏性分析得到围岩力学参数对测点位移的影响程度.然后基于25组数据针对弹性模量、泊松比、黏聚力和内摩擦角四种不同的反演目标,选取不同种类的算法分别构建智能融合模型.最后,以青海"引大济湟"引水隧洞工程为工程实例,分析围岩力学参数对测点位移的影响由大到小依次为弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角;利用所建立的融合模型进行围岩参数反演分析,结合FLAC3D将所得围岩力学参数进行正演计算,得到拱顶沉降,拱底隆起和左右拱腰位移与现场实测值的相对误差分别为5.01％、3.21％、3.87％和4.17％,相对误差值均小于其他单个模型,表明所提出的反演智能融合模型与分析方法更为合理可行.
引水隧洞 围岩力学参数 参数反演 智能融合模型 数值模拟 正交试验