矿业研究与开发

作者：肖时辉,王峰,何柏延,徐国元,黄伟真,李伟鹏

关键词：超大断面隧道;围岩参数反演;拉丁超立方体抽样;鲸鱼优化算法;极限学习机

为提高隧道围岩力学参数取值的合理性,依托珠海市某超大断面隧道工程提出一种新型围岩参数反演模型.基于拉丁超立方体抽样(LHS)产生初始样本后进行参数敏感性分析以确定围岩的关键参数和改进样本结构,然后利用鲸鱼优化算法(WOA)对极限学习机(ELM)的隐含层神经元节点数、初始权重和阈值进行优化进而组成LHS-WOA-ELM 反演模型,将反演所得参数代入FLAC3D计算位移并与现场实测数据进行对比分析.结果表明:采用基于LHS进行的参数敏感性分析能够以较少的样本考察多参数共同变化的情况,并确定影响围岩位移的主要参数为弹性模量E、黏聚力c 和内摩擦角φ;相比于WOA、ELM、BP算法模型,LHS-WOA-ELM 模型反演所获得的位移计算值与实测值相差更小,表明该反演分析方法能够很好地反映围岩参数与变形之间的非线性、不确定性特征,进一步提高围岩反演的精度和效率,可为地下硐室、矿业工程的设计参数确定提供参考.

来源：2025年第3期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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