吴忠广等：深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法 83· 图3~图5.其中，EDZ的确定参见Diederichs 等[7,9,1]推荐的屈服单元方法，图5中EDZ的值 竖向位移m L=4.628m,角度（从水平方向逆时针旋转）95.3°. -.20x10 -1.05×10 图4周边收敛点P1 Fig.4 Peripheral displacement convergence Point P 3.3多输出支持向量机智能响应面模型建立 根据表2训练样本集数据，将前30组数据作为 图2算例模型 训练样本，后7组作为测试样本，利用粒子群搜索优 Fig.2 Example model 化核函数参数σ2和惩罚因子C,得到两者参数值分 别为3.1×10与6.7×10，对应的P。、P,和EDZ三 竖向位移m 者拟合相关系数R分别为0.7933、0.9518和 110 9.00x10 -1.20x10 0.7793,由此确定了以UCS、CL/UCS及T为输入样 4.50x10 本，P。、P,和EDZ为相应输出样本的多输出支持向 量机智能响应面模型.在此基础上，再构建10组样 50x10 本数据，对比分析多输出支持向量机智能响应面与 450x10 数值模拟计算结果，结果比较如图6~图8所示，三 00x10 05x10 者的均方根误差分别为2.38、1.33和0.44，P。与P 35×10- 数值变化较小，这与硬岩隧道开挖拱顶下沉与周边 80x10-3 收敛变形小有直接关系，结果表明多输出支持向量 图3拱顶下沉点P。 机智能响应面可作为数值模拟替代模型用于后续概 Fig.3 Vault settlement Point Po 率反演计算. 第一主应力P 泥聚单元% =4.628m角度95.3 L4.628m角度95,3 我疆 图5开挖损伤区深度 Fig.5 EDZ depths吴忠广等: 深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法 图 3 ~ 图 5. 其 中, EDZ 的 确 定 参 见 Diederichs 等[37,39,41]推荐的屈服单元方法,图 5 中 EDZ 的值 L = 4郾 628 m,角度(从水平方向逆时针旋转)95郾 3毅. 图 2 算例模型 Fig. 2 Example model 图 5 开挖损伤区深度 Fig. 5 EDZ depths 图 3 拱顶下沉点 P0 Fig. 3 Vault settlement Point P0 图 4 周边收敛点 P1 Fig. 4 Peripheral displacement convergence Point P1 3郾 3 多输出支持向量机智能响应面模型建立 根据表 2 训练样本集数据,将前 30 组数据作为 训练样本,后 7 组作为测试样本,利用粒子群搜索优 化核函数参数 滓 2和惩罚因子 C,得到两者参数值分 别为 3郾 1 伊 10 7与 6郾 7 伊 10 7 ,对应的 P0 、P1和 EDZ 三 者拟 合 相 关 系 数 R 分 别 为 0郾 7933、 0郾 9518 和 0郾 7793,由此确定了以 UCS、CI/ UCS 及 T 为输入样 本,P0 、P1和 EDZ 为相应输出样本的多输出支持向 量机智能响应面模型. 在此基础上,再构建 10 组样 本数据,对比分析多输出支持向量机智能响应面与 数值模拟计算结果,结果比较如图 6 ~ 图 8 所示,三 者的均方根误差分别为 2郾 38、1郾 33 和 0郾 44,P0与 P1 数值变化较小,这与硬岩隧道开挖拱顶下沉与周边 收敛变形小有直接关系,结果表明多输出支持向量 机智能响应面可作为数值模拟替代模型用于后续概 率反演计算. ·83·