《中国公路学报》网络首发论文《基于机器学习的隧道支护体系智能化设计与评价方法》学术报告

本研究由西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室陈子全、何川、周子寒团队联合中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所马伟斌、张金龙团队共同完成，于2023年3月22日在《中国公路学报》（China Journal of Highway and Transport）网络首发，论文编号CN 61-1313/U。

学术背景 该研究针对隧道工程领域长期依赖经验设计的痛点问题，立足人工智能与地下工程交叉学科，旨在突破传统支护设计方法对复杂地质条件的适应性局限。研究团队指出，现有支护设计存在两大瓶颈：一是围岩-支护协同承载机制缺乏量化评价标准，二是地质参数与支护参数的映射关系尚未建立系统化智能模型。为此，研究提出融合机器学习算法与多指标评价体系的创新解决方案，核心目标包括：（1）建立支护体系适配度量化评价标准；（2）构建基于实际工程数据的智能反馈模型；（3）开发适用于少样本条件的优化算法架构。

研究流程与方法 研究分为四个关键阶段实施：

1. 评价体系构建阶段
   创新性提出”适配度δ”综合评价指标，该指标整合了力学安全系数ζ（反映支护结构极限抗力与实际抗力的比值）、变形控制系数υ（极限位移与实际位移比值）以及协同度相关系数κ（表征初期支护与二次衬砌材料利用率）。通过弹塑性理论解析（采用侯公羽推导的深埋隧道解析解）验证了该指标的敏感性：在526m埋深软岩隧道案例中，三种支护方案（C25喷射混凝土26cm+HW200钢架/24cm+HW175钢架/18cm+工16钢架）的适配度分别为4.28、4.64和无效值（因η=0.93超出安全阈值0.67），证明该标准能有效识别支护不足方案。

2. 数据样本库建设
   收集汶马高速、雅康高速等7条公路隧道718个断面，成兰铁路、拉林铁路等6条铁路隧道486个断面数据。输入指标量化处理8类地质参数：岩石坚硬程度（5级量化）、完整程度（5级）、岩层厚度（6级）、地下水量（6级）、埋深水平（8级）、地质构造（5级）、施工工法（6级）、内轮廓型式（3级）。输出指标对应5类支护参数：喷射混凝土+钢筋网（9标签）、锚杆（12标签）、钢拱架（10标签）、二次衬砌（10标签）、超前支护（9标签）。所有数据经适配度评价筛选后保留1204组有效样本。

3. 算法开发与优化
   研究对比了三种改进支持向量机（SVM）算法：

• PSO-SVM：标准粒子群算法优化，参数c=17.8，g=0.01
• SA-PSO-SVM：引入模拟退火机制（退火系数λ=0.95），参数c=20.0，g=0.04
  
• CLS-PSO-SVM：融合混沌运动理论（Logistic映射μ=4），参数c=68.9，g=0.03 创新性地采用分层验证策略：先用122组测试数据验证单项支护参数准确率，再评估体系综合准确率。

1. 模型验证与应用
   测试结果表明：CLS-PSO-SVM算法在喷射混凝土+钢筋网预测中达93.4%准确率（MSE=0.07，R²=0.97），显著优于PSO-SVM的88.5%和SA-PSO-SVM的91.8%。五类支护参数综合准确率达81.1%，其中超前支护预测精度最高（94.3%），钢拱架相对较低（89.3%）。算法耗时呈现明显梯度：PSO-SVM（21分钟）< SA-PSO-SVM（29分钟）< CLS-PSO-SVM（36分钟）。

关键发现与结论 1. 理论创新：建立的适配度评价标准首次实现支护安全性与材料利用率的多目标优化，验证显示强支护方案（δ=4.28）与适中方案（δ=4.68）的量化差异可指导设计优化。 2. 算法突破：CLS-PSO-SVM算法通过混沌空间映射使搜索范围扩大47%，解决了传统PSO易陷局部最优的问题，但需权衡时间成本。 3. 工程价值：智能反馈系统对二次衬砌厚度预测准确率91.8%，可减少约15%的混凝土浪费（据案例反算）。

研究亮点 1. 多学科融合：首次将材料利用率系数κ引入支护评价体系，建立”安全-经济”双目标优化模型。 2. 数据质量控制：独创”先评价后训练”模式，确保样本库中所有支护方案适配度δ>基准值。 3. 工程普适性：涵盖公路/铁路隧道差异化工况，输入指标量化方案兼容《公路隧道设计规范》与《铁路隧道设计规范》。

应用前景 该方法已应用于某高原铁路隧道设计，相比传统方法缩短设计周期40%。未来可在三方面深化：（1）引入迁移学习解决极端地质条件样本不足问题；（2）开发嵌入式系统实现掌子面实时设计反馈；（3）结合BIM技术建立动态更新设计知识库。研究团队特别指出，不同行业设计理念的标准化处理仍是智能设计推广的关键挑战。