陈 伟

(深圳市大升高科技工程有限公司，广东深圳 518000)

0 引言

实际工作中，由于隧洞工程的隐蔽性及高危性，隧洞岩体质量分级评价对工程设计和施工管理工作的合理性及可靠性起着基础性作用。影响隧洞安全的指标众多，而这众多的影响指标是杂乱无序的，对评价结果的影响差异性很大，甚至是矛盾的。同时岩体质量评价具有动态变化的特点，岩体的质量随外界条件的改变，所选取影响岩体质量的评价指标适用性可能发生较大的变化。在工程实际中，一般使用规范对岩体质量进行分级，这些按规范对岩体质量进行评价的方法在选取评价指标时有很大的局限性，选取的评价指标不一定能充分反映研究区域的岩体质量特征。为尽可能完善岩体质量分级的评价体系，更加准确地评价隧洞围岩质量，大量数学方法被引入其中，使用比较多的有BP神经网络法[1]、模糊综合评判法[2]、层次分析法[3]等。这些数学方法在岩体质量分级评价使用上都具有一定的局限性，比如BP神经网络法的数学模型必须建立在大量实验数据的基础上，但在实际地质勘察工作中很难满足这一要求，而且该方法计算量巨大；模糊综合评判法计算量大，计算复杂，在指标矩阵集个数较多时，权矢量和为1前提下，相对隶属度计算出的权系数与实际情况不符，结果往往偏小，不适用于岩体质量评价这种可能涉及大量评价指标的对象；层次分析法主观性过强，不能提供严格的数学论证以及较完善的定量计算方法，不能得出直观的定量分析结果。……