[发明专利]一种盾构隧道衬砌背后空洞的演化预测方法

说明书

本发明公开一种盾构隧道衬砌背后空洞的演化预测方法，包括：S1、基于探地雷达GPR获取盾构隧道衬砌空洞波形图像，并进行预处理，基于预处理后的波形图像构建样本集；S2、融合全卷积网络和条件随机场进行空洞识别模型的构建，并通过样本集进行训练，通过训练好的空洞识别模型对待测波形图像进行空洞识别；S3、基于空洞识别结果，通过待测波形图像获取定量化空洞缺陷信息；基于空洞演化特征，采用扩展有限元XFEM建立空洞演化预测模型，并将所获取的定量化空洞缺陷信息输入空洞演化预测模型，完成空洞演化预测。本发明能够快速准确地对盾构隧道衬砌背后空洞的演化进行预测，进而有效提高盾构隧道的耐久性和安全性。

技术领域

本发明涉及盾构隧道衬砌背后空洞演化预测技术领域，特别是涉及一种盾构隧道衬砌背后空洞的演化预测方法。

背景技术

目前，隧道正处于“高维修”管理时期，各类病害对运营期隧道安全的影响逐渐引起了学者们的重视，其中，衬砌结构背后空洞是较常见的病害之一。由于隧道衬砌与围岩接触紧密，在围岩载荷作用下，将产生均匀的地层反力，使衬砌处于三向应力状态，很大程度上增加了隧道结构的稳定性。但在隧道的实际施工过程中，由于盾构姿态和注浆压力的差异性，易出现衬砌背后产生空洞的现象，这些空洞将影响地层反力支撑隧道结构的稳定性，容易引起隧道偏压、地表下沉、松弛压力及承载力不足等问题，降低了管片结构的耐久性和安全性。

因此，提供一种盾构隧道衬砌背后空洞的演化预测方法对隧道衬砌背后空洞的发展状态进行预测，并根据预测结果及时采取针对性处理措施，以提高盾构隧道的耐久性和安全性，显得尤为必要。

发明内容

本发明的目的是提供一种盾构隧道衬砌背后空洞的演化预测方法，以解决现有技术中存在的技术问题，能够快速准确地对盾构隧道衬砌背后空洞的演化进行预测，进而有效提高盾构隧道的耐久性和安全性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种盾构隧道衬砌背后空洞的演化预测方法，包括如下步骤：

S1、基于探地雷达GPR获取盾构隧道衬砌空洞波形图像，并对所获取的空洞波形图像进行预处理，基于预处理后的波形图像构建样本集；

S2、融合全卷积网络FCN和条件随机场CRF进行空洞识别模型的构建，并通过所述样本集对所述空洞识别模型进行训练，通过训练好的空洞识别模型对待测波形图像进行空洞识别；

S3、基于空洞识别结果，通过待测波形图像获取定量化空洞缺陷信息；

S4、基于空洞演化特征，采用扩展有限元XFEM建立空洞演化预测模型，并将所获取的定量化空洞缺陷信息输入空洞演化预测模型，完成空洞演化预测。

优选地，所述步骤S1中，所述样本集包括特征图像分类样本库、空洞探测样本库、空洞分割样本库。

优选地，所述特征图像分类样本库、空洞探测样本库、空洞分割样本库的构建方法分别为：

1)特征图像分类样本库：基于所获取的空洞波形图像，以不同尺度标准进行特征信息裁剪，并变形重构为统一大小的图像后进行空洞类别标注，构建特征图像分类样本库；

2)空洞探测样本库：以完整空洞波形图像为蓝本，进行尺度归一化处理后，对空洞特征进行空洞类别标注，建立空洞探测样本库，其中，完整空洞图像中包含多种分类特征；

3)空洞分割样本库：采用不规则多边形对空洞波形图像中的空洞进行人工分割，并进行尺度归一化处理后进行空洞类别标注，建立空洞分割样本库。

优选地，所述步骤S2中，所述空洞识别模型的结构包括：依次连接的FCN、CRF、Softmax层；其中，所述FCN包括依次连接的输入层、若干个卷积层、若干个反卷积层、输出层，所述输出层与所述CRF连接；每个所述卷积层均连接有归一化层。

优选地，每个所述卷积层、反卷积层均采用LeakyReLU激活函数。