一种基于GMS-MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法及系统
申请号:CN202510452659
申请日期:2025-04-11
公开号:CN119962329B
公开日期:2025-06-13
类型:发明专利
摘要
本发明涉及隧道工程与水文地质技术领域,提供一种基于GMS‑MODFLOW和ABAQUS的隧道衬砌应力动态预测方法及系统,方法通过GMS‑MODFLOW模型与ABAQUS有限元模型的联动模拟,结合多种降水条件下的渗流场数据,动态预测隧道衬砌应力的分布。同时,利用长短期记忆网络LSTM对降雨量与衬砌应力之间的非线性关系进行学习和建模,从而提供准确的实时预测与风险预警。通过建立多参数数据库,提取降雨量、渗流场分布与应力数据,构建时间序列模型,实现对隧道衬砌应力的动态监测。该方法能够有效提高隧道工程的安全性、可靠性和经济效益,满足现代隧道施工与运营中对水文风险预测和结构安全评估的需求。
技术关键词
隧道衬砌
动态预测方法
应力
水文地质参数
长短期记忆网络
混凝土界面
水头
构建时间序列模型
数据
动态预测系统
水文地质技术
三维有限元模型
并行计算框架
初始边界条件
三维网格模型
分布特征
蒙特卡洛方法
损失函数优化
地下水