地铁区间盾构管片收敛位移控制标准研究

王文建

(中铁武汉勘察设计研究院有限公司, 武汉　430073)



地铁区间盾构管片收敛位移控制标准研究

王文建

(中铁武汉勘察设计研究院有限公司, 武汉430073)

摘要：结合杭州地铁1号线某区间工程,为确保区间隧道施工和运行期的安全,采用理论分析和数值模拟的研究方法,对管片变形的安全评价方法进行研究,利用收敛位移量测数据,采用智能反演分析方法得到管片作用荷载,结合梁-弹簧模型进行有限元计算,得到管片的内力(弯矩)值。最终基于管片结构极限状态下的变形量,提出以收敛位移作为管片安全评价的新判据,并给出了管片收敛位移的控制标准。

关键词：地铁；盾构管片；收敛位移；控制标准

1概述

盾构施工的区间隧道采用钢筋混凝土预制管片作为永久支护结构，管片的安全性直接关系到隧道施工期和运行期的安全。以往的管片安全评价是以管片的强度标准来进行的，相应的设计方法是工程类比与力学分析方法，即从“荷载-结构”模型出发，通过荷载结构法或地层结构法来计算管片的结构内力，并以此作为管片设计的参考依据以及管片施工和运行期安全评价的标准[1]。这种方法虽然能评价管片在施工及运行期的安全，但这种通过直接计算管片结构内力的方式，不便于指导施工。

本文抓住“管片变形信息”这一关键因素，提出以管片监控量测信息为核心的综合评价方法。提出了盾构施工隧道管片安全评价的新判据，即通过现场量测到的收敛位移作为评价管片安全新的判据。在地下工程测试中，管片收敛位移量测是最有意义和最常用的项目，这种方法稳定可靠、简便经济。把盾构施工过程中监测所获得的信息加以处理，与工程类比法相结合，建立这一必要的安全判据。在盾构施工过程中借以直接利用收敛位移量测结果(经回归分析)，对管片的安全性做出评价，并及时调整设计及施工方案，对保障隧道的安全、顺利施工和优化工程措施、提高我国地铁区间施工的科学技术含量，具有十分重要的现实意义和应用价值。

2管片收敛位移的量测与数据的处理

(1)

(2)

(3)

将式(2)，式(3)代入式(1)即可得测点i~j之间的收敛位移值。

图1　收敛位移测线示意

在实际工程中，通过位移量测得到的是两测点之间的收敛位移值，而不论是采用结构力学法还是有限单元法，计算得到的都是各个截面或节点的变形值，通过式(1)，式(2)，式(3)可以建立两个测点的变形值与两测点间收敛位移值之间的关系。

量测数据由于偶然误差的影响使其具有离散性，根据实测数据绘制的变形随时间而变化的散点图出现上下波动，难以据此进行分析，必须应用数学方法对量测所得的收敛位移数据进行回归分析，找出管片变形随时间变化的规律[2]。

3管片收敛位移值确定

当隧道变形超过一定限度时，将会影响隧道正常使用(限界和防水要求等)甚至危及隧道结构安全，工程实际中通常采取必要的措施将裂缝控制在允许限度之内[3]。通过理论分析找出管片应力和应变之间的联系，确定管片变形的允许极限值，作为管片安全评价的依据。管片截面受力如图2所示，管片裂缝宽度示意如图3所示。

图2　管片截面受力

图3　管片裂缝宽度示意

管片按纯受弯构件考虑，裂缝计算式如下[4]

(4)

式中，α1为构件受力特征系数；α2为钢筋表面形状系数；α3为荷载长期作用影响系数；h0为截面有效高度；Es为钢筋弹性模量；c为最外排纵向受拉钢筋外边缘至受拉区底边的距离，mm；d为受拉钢筋直径，mm；ρte为纵向受拉钢筋的有效配筋率；Ate为有效受拉混凝土截面面积；As为受拉区纵向钢筋截面面积；σsl为按荷载效应的长期组合计算的构件纵向受拉钢筋应力；Ml为由荷载标准值按长期组合计算出来的弯矩值。

取位于管片上半部的四分之一环进行分析，忽略轴向力引起的变形，只考虑管片受弯状态下的变形，如图4所示。

图4　管片拱腰处的变形计算简图

根据结构力学方法，可推导拱腰处节点变形的计算公式。

x方向变形公式

(5)

y方向变形公式

(6)

通过式(5)、式(6)可求得节点的变形值，代入式(1)、式(2)、式(3)可求得两拱腰间的收敛位移值。

4管片安全判定过程

4.1数据监测

按图1所示断面进行各点间收敛位移的量测，收取大量数据。

4.2反分析变量选取

垂直土压力和水平土压力的分布和大小可表示为

(7)

式中，p0为垂直土压力；q1为隧道顶部水平土压力；q2为隧道底部水平土压力；a1，a2，a3为垂直、水平土压力函数关系系数。

当求出了p0，q1，q2时，即可求得管片土压力荷载大小和分布情况。选取p0，q2，q2作为反演变量，共3个，记作X=[x1，x2，x3]T。

4.3荷载反演

盾构管片的位移和受力之间存在一定关联，利用管片梁-弹簧计算模型[5-6]和反演分析方法，算出管片的实际作用荷载。管片作用荷载智能化反分析程序流程如图5所示。

图5　管片作用荷载智能化反分析程序流程

4.4管片受力计算(图6)

盾构管片其主要部分是由管片、管片间的联结螺栓和防水充填材料组成。管片环是由预制管片用螺栓连接拼装而成，这种构造特点使管片连接处(即接头)的受力与变形特点都和管片本体的受力变形特点有很大不同，接头的力学性能影响着隧道的横向受力及变形形态。在盾构施工衬砌结构设计中，目前普遍采用弹性支承法将隧道也视为自由变形圆环，不考虑管片接头对结构整体刚度的影响的梁-弹簧模型[7]来模拟其力学性态，其中用梁来代替管片，组合弹簧来代替接头。

根据反演分析实际作用荷载，再进行荷载作用正分析。算出管片内力(弯矩)值。

4.5管片安全判定

通过理论分析找出管片应力和应变之间的联系，确定管片变形的允许极限值，作为管片安全评价的依据。

5案例分析

5.1工程概况

杭州地铁1号线某区间长1.5 km。区间隧道采用盾构施工，开挖直径为6.70 m。盾构施工段采用预制钢筋混凝土管片衬砌作为永久支护结构，管片外径D0=6 100 mm，管片内径D1=5 500 mm，管片宽度B=1 000 mm，管片厚度H=300 mm，受力主筋均为12C25，As=As′=5 890.8 mm2。盾构管片结构如图7所示。

5.2管片作用荷载反演分析

神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识的基础上，提出的一种信息处理方法。它的优点在于能把大量的神经元连成一个复杂的网络系统，将现有的数据信息经过一系列的数学转化，运用程序设计的非线性关系对未知的样本数据进行分析、预测，解决一些用传统方法很难解决的问题，具有一定的智能化[8]。借助神经网络强大的数据分析能力，利用施工过程中量测到的管片收敛位移数据，能够分析出土压力实际作用荷载，找出收敛位移与作用荷载之间对应关系。

在众多神经网络中，其中应用最广泛的为多层前馈神经网络模型(Back-Propagation，简称BP网络)。BP神经网络的最大特点在于它具有学习的功能，通过各种学习算法来调整网络中的权值，其方法就是使相似的输入有相似的输出，从而使得神经网络具有泛化能力。网络学习的目的是使期望输出值与实际输出值之间的误差达到最小。

基于数值模拟和BP神经网络相结合的管片荷载反分析方法，利用管片收敛位移量测数据，对管片上的作用荷载进行反演分析。

(1)数据采集

盾构管片环001、100、250、300、400、500环，收敛位移数据采集如表1所列。

表1　收敛位移量测数据　mm

(2)BP神经网络样本生成及训练(图8)

BP神经网络的学习，由4个过程组成：输入模式由输入层经隐含层向输出层的“模式顺传播”过程，网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号由输出层经隐含层向输入层逐层修正连接权的“误差逆传播”过程，由“模式顺传播”与“误差逆传播”的反复交替进行的网络“记忆训练”过程，网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收敛”过程。

图8　BP神经网络示意

选取80个数据进行网络训练学习样本的计算，计算生成样本数据，其中70个用于学习训练，10个用于测试网络精度。对选择好的学习样本选择3层BP神经网络模型进行学习和训练[9-11](表2)。

(3)数据预测

将001、100、250、300、400、500环管片环监测数据输入到训练好的BP神经网络中，进行管片荷载反演分析，得出各管片的荷载如表3所列。

表2　神经网络样本取值

表 3　网络预测结果

5.3管片收敛位移控制标准

根据现场量测的001、100、250、300、400、500管片环各条测线的收敛位移值，利用荷载反演分析方法得出管片实际作用荷载，再进行有限元分析，得到管片内力(弯矩值)，利用式(4)，计算管片裂缝宽度。并拟合收敛位移值与裂缝宽度值的线性关系如图9所示。

(8)

图9　管片收敛位移与裂缝宽度拟合关系线示意

国内外大量实验和调查结果表明，宽度小于0.3 mm的裂缝一般不会对钢筋锈蚀产生太大影响，当裂缝宽度大于0.3 mm时，则影响显著且呈不收敛状态发展。考虑到隧道衬砌管片结构所处的恶劣侵蚀性环境，可认为当裂缝宽度大于0.3 mm就对钢筋锈蚀产生严重影响[12]，严重影响衬砌结构安全。因此，结合杭州地铁1号线某区间工程的具体情况，管片裂缝宽度应控制在0.3 mm内，根据式(8)计算可得管片两拱腰间的收敛位移应控制在4.4 mm以内，才可以确保盾构施工衬砌管片在施工及运行期的安全。

收敛位移控制标准的确定与管片的几何尺寸设计、混凝土强度等级选取、管片配筋量、管片接头刚度的选取、环间接头刚度的选取、管片拼装方式以及管片受力状态都有很大关系。

6结论

结合杭州地铁1号线某区间工程，采用理论分析和数值模拟的研究方法，得出以下结论。

(1)基于数值模拟与神经网络相结合的位移反分析方法，反演分析管片的作用荷载。应用Matlab7.0提供的神经网络工具箱进行人工神经网络的训练和仿真，利用训练好的网络对管片作用荷载进行智能识别，基于上述反分析理论，利用收敛位移的量测数据进行反演分析，得到管片的作用荷载。

(2)对基于管片变形的安全评价方法进行了研究，即利用现场量测收敛位移，采用BP神经网络的智能反演分析方法得出管片作用荷载，再进行有限元分析，得到管片的内力(弯矩)值，最终基于管片结构极限状态下的变形量，提出了以管片收敛位移作为管片安全评价的新判据，并给出了管片收敛位移的控制标准，这对于盾构施工过程控制及运行期的安全维护具有一定的指导意义。

参考文献：

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Study of the Control Standard for Shield Segment Convergence Displacement in Metro Tunnel Wang Wen-jian

(China Railway Wuhan Survey and Design Co., Ltd., Wuhan 430073)

Abstract：With reference to the engineering of a tunnel on Hangzhou Metro Line 1, theoretical analysis and numerical simulation are employed to study the way to assess the safety of shield segment in case of deformation so as to guarantee the safety of tunnel construction and future operation. The internal force (bending moment) of the segment is determined with the convergence displacement measured on site, the load on segment with obtained by intelligent back analysis, and the finite element calculation based on Beam-Spring model. At last, based on the ultimate deformation of segment structure in limit state, a new reference based on segment convergence displacement is proposed to evaluate segment safety, and the standard to control convergence displacement is also brought forward.

Key words：Metro; Shield segment; Convergence displacement; Control standard

中图分类号：U459.6; U455.43

文献标识码：A

DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.2015.02.020

文章编号：1004-2954(2015)02-0082-05

作者简介：王文建(1982—)，男，工程师，2008年毕业于武汉大学地下结构工程专业，工学硕士。

收稿日期：2014-11-01； 修回日期：2014-11-04