Reliability Analysis of Surface Settlement caused by Mechanized Tunneling-a Case Study
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 13، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 146
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-13-1_015
تاریخ نمایه سازی: 31 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
The surface settlement is an essential parameter in the operation of mechanized tunneling that should be determined before excavation. The surface settlement analysis caused by mechanized tunneling is a geo-technical problem characterized by various sources of uncertainty. Unlike the deterministic methods, the reliability analysis can take into account the uncertainties for the surface settlement assessment. In this work, the reliability analysis methods (second-order reliability method (SORM), Monte Carlo simulation (MCS), and first-order reliability method (FORM)) based on the genetic algorithm (GA) are utilized to build models for the reliability analysis of the surface settlement. Specifically, for large-scale projects, the limit state function (LSF) is non-linear and hard to apply based on the reliability methods. In order to resolve this problem, the GMDH (group method of data handling) neural network can estimate LSF without the need for additional assumptions about the function form. In this work, the GMDH neural network is adapted to obtain LSF. In the GMDH neural network, the tail void grouting pressure, groundwater level from tunnel invert, depth, average penetrate rate, distance from shaft, pitching angle, average face pressure, and percent tail void grout filling are used as the input parameters. At the same time, the surface settlement is the output parameter. The field data from the Bangkok subway is used in order to illustrate the capabilities of the proposed reliability methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H. Fattahi
Faculty of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran.
F. Jiryaee
Faculty of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :