岩层应力-形变耦合的隧道安全实时动态建模方法

本申请属于隧道安全监测技术领域，更具体地说，涉及岩层应力‑形变耦合的隧道安全实时动态建模方法，通过将岩体力学关系作为硬约束嵌入神经网络模型，并建立监测数据与物理场的显式映射，采用集合卡尔曼滤波实时通化场检测数据动态优化模型参数场，并设计数据驱动与物理机理协同推演机制，有效抑制了长期预测误差累积，在此基础上，直接利用模型推演输出的应力场、形变场等物理量计算具有明确力学意义的灾害风险指标，并通过模糊推理融合多源风险实现物理可解释的预警决策；解决了数据驱动模型物理失准、长期泛化性弱和预警可解释性差的技术问题。