زمین شناسی مهندسی

زمین شناسی مهندسی

پیش‌بینی نشست سطحی ناشی از حفر تونل با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی؛ مطالعۀ موردی: تونل متروی مشهد

نویسندگان
دانشگاه یزد، دانشکدۀ مهندسی عمران
چکیده
هنگام حفر تونل در فضاهای شهری، جلوگیری از آسیب و تخریب سازه­های مجاور اهمیت ویژه‌ای دارد. برای کاهش این آسیب­ها باید از نشست سطحی زمین جلوگیری کرد. در سال­های اخیر بررسی‌های گسترده­ای در زمینۀ پیش­بینی نشست سطحی زمین در اثر حفر تونل انجام شده است. انتخاب روش مناسب به عوامل مختلفی بستگی دارد. نشست سطحی ناشی از حفر تونل با کمک متغیرهای ورودی که تأثیر فیزیکی چشم‌گیری بر نشست دارند، پیش­بینی شده است. برای ساخت مدل­ شبکه­های عصبی از داده­های به­دست آمده از حفر تونل خط 2 متروی مشهد استفاده شده است. نتایج نشان داد که شبکه عصبی پیش­خور که با استفاده از الگوریتم پس انتشار خطا آموزش دیده است و دارای سه لایه با معماری 1-24-7 است، شبکۀ عصبی بهینه ایت. شبکۀ عصبی بهینه دارای ضریب هم‌بستگی و میانگین مربعات خطا برابر با 963/0 و 4-10×41/2 است. هم‌چنین نتایج نشان داد که این شبکۀ عصبی آموزش دیده شده می­تواند برای پیش­بینی نشست سطحی ناشی از حفر تونل به­صورت موفقیت­آمیزی استفاده شود.
کلیدواژه‌ها

1. Attewell P. B., Farmer I. W., "Ground deformations resulting from shield tunnelling in London clay", Canadian Geotechnical Journal, 11(3) (1974) 380-395.## 2. Barkhordari Bafghi K., Entezari Zarch H., "Prediction of permanent earthquake induced deformation in earth dams and embankments using artificial neural networks", Civil Engineering Infrastructures Journal, 48(2) (2015) 289-301. ## 3. Behnia D., Ahangari K., Noorzad A., Moeinossadat S. R., "Predicting crest settlement in concrete face rock fill dams using adaptive neuro-fuzzy inference system and gene expression programming intelligent methods", Journal of Zhejiang University-Science A (Applied Physics & Engineering), 14(8) (2013) 589-602. ## 4. Chester D. L., "Why two hidden layers are better than one", International Joint Conference on Neural Networks, San Diego, (1990) 265-268. ## 5. Cybenko G. V., "Approximation by superpositions of a sigmoidal function", Math. Control Signal System (MCSS), 2(4) (1989) 303-314. ## 6. Das S. K., Basudhar P. K., "Undrained lateral load capacity of piles in clay using artificial neural network", Computers and Geotechnics, 33(8) (2006) 454-459. ## 7. Gholamnejad J.,Tayarani N., "Application of artificial neural networks to the prediction of tunnel boring machine penetration rate", Mining Science and Technology, 20(5) (2010) 727-733. ## 8. Hanna A. M., Ural D., Saygili G., "Neural network model for liquefaction potential in soil deposits using Turkey and Taiwan earthquake data", Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 27 (6) (2007) 521-540. ## 9. Hornik K., Stinchcombe M., White H., "Multilayer feed-forward networks are universal approximators", Neural Networks, 2 (1989) 359-366. ## 10. Javadi A., Rezania M., Mousavi N. M., "Evaluation of liquefaction induced lateral displacements using genetic programming", Computers and Geotechnics, 33(4) (2006) 222-233. ## 11. Lapedes A., Farber R., "How neural networks work", Neural Information Processing Systems, American Institute of Physics, (1988). ## 12. Lee K. M., Rowe R. K., Lo K. Y., "Subsidence owing to tunnelling I: estimating the gap parameter", Canadian Geotechnical Journal, 29(6) (1992) 929–940. ## 13. Loganathan N., Poulos H. G., "Analytical prediction for tunnelling-induced ground movements in clays", Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 124(9) (1998) 846–856. ## 14. Mahdevari S., Torabi S. R., "Prediction of tunnel convergence using artificial neural networks", Tunnelling and Underground Space Technology, 28 (2012) 218–228. ## 15. Maier H. R., Dandy G. C., "Neural networks for the prediction and forecasting of water resources variables: A review of modeling issues and applications", Environmental Modeling & Software, 15 (2000) 101-124. ## 16. Masters T., "Practical neural network recipes in C++", Academic Press, San Diego, California, (1993). ## 17. Mohammadi N., Mirabedini S. J., "Comparison of particle swarm optimization and backpropagation algorithms for training feed forward neural network", Journal of Mathematics and Computer Science, 12 (2014) 113-123. ## 18. Nomoto T., Imamura S., Hagiwara T., Kusakabe O., Fujii N., "Shield tunnel construction in centrifuge", Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 125(4) (1999) 289-300. ## 19. Ornek M., Laman M., Demir A., Yildiz A., "Prediction of bearing capacity of circular footings on soft clay stabilized with granular soil", Soils and Foundations, 52(1) (2012) 69-80. ## 20. Park H., "Study for application artificial neural networks in geotechnical problem", Artificial Neural Networks-Application, Available from: http://www.intechopen.com/books/artificial-neural-networks-application (2011). ## 21. Peck R. B., "Deep excavation and tunnelling in soft ground", In: Proceedings of 7th International Symposium on Soil Mechanics Foundation Engineering, Mexico City, (1969) 266-290. ## 22. Sagaseta C., "Analysis of undrained soil deformation due to ground loss", Geotechnique, 37(3) (1987) 301-320. ## 23. Shahin M. A., "Modeling axial capacity of pile foundations by intelligent computing", Proceedings of the BGA International Conference on Foundations, Dundee, Scotland, (2008). ## 24. Shahin M. A., Jaksa M., Maier M., "State of the art of artificial neural networks in geotechnical engineering", Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 8 (2008) 1-26. ## 25. Stone M., "Cross-validatory choice and assessment of statistical predictions", Journal of Royal Statistical Society, 36 (1974) 111-147. ## 26. Strokova L. A., "Methods of estimating surface settlement during driving of urban tunnels", Soil Mechanics and Foundation Engineering, 47(3) (2010) 92-95. ## 27. Verruijt A., Booker J. R., "Surface settlements due to deformation of a tunnel in an elastic half plane", Geotechnique, 46(4) (1996) 753-756. ## 28. Yang X. L., Wang J. M., "Ground movement prediction for tunnels using simplified procedure", Tunnelling and Underground Space Technology, 26 (2011) 462-471. ## 29. Yoo C., Kim J., "Tunnelling performance prediction using an integrated GIS and neural network", Computers and Geotechnics, 34(1) (2007) 19-30. ## 30. Zhiguo Z., Maosong H., Mengxi Z., "Theoretical prediction of ground movements induced by tunnelling in multi-layered soils", Tunnelling and Underground Space Technology, 26 (2011) 345-355. ##