基于三维数值模拟的地下大型洞室锚固参数智能优化

地下大型洞室锚固参数优化具有以下特点:稳定性目标和经济性目标是矛盾的,洞室的稳定性分析非常复杂,评价指标要求全面反映锚固效果,锚固参数组合的方案数量多,优化计算量大。针对这些特点,在采用FLAC3D进行较大规模的三维数值模拟的基础上,综合应用遗传算法、神经网络建立了进化神经网络演化有限差分方法,确定了约束条件及优化的指标,给出了优化的方法和步骤。利用该方法,对水布垭地下厂房3～6层施工的上、下部锚索、锚杆、喷层等锚固参数进行了优化。工程实例表明所提方法是可行的。