何 军 林广东 申小军 徐卫奖

(1.中交隧道工程有限公司，北京 100102; 2.中交一公局集团有限公司，北京 100020; 3.长安大学公路学院，陕西 西安 710064)

1 概述

近年来，随着科技的进步，尤其是信息领域技术的进步，我国在各个领域都开始了智能建设的探索之旅，有着“基建狂魔”之称的我国在基础建设领域也取得了长足的进展，对基础建设的标准和要求也越来越趋于现代化、智能化，尤其是在中央的第十四个五年规划及2035年远景目标提出的人类社会已经迈入智能化时代之后，更是将隧道领域的智能建造提上了新的日程，新一轮的隧道智能化建造更是迎来了新的机遇和挑战[1,2]。为加速隧道智能化建造的脚步，国内外不少学者分别从隧道的施工、运营等多方面展开了相关研究，卢芳芳、薛亚东等基于深度学习理论展开了有关隧道衬砌病害的研究，并选出合适的yolov2算法[3,4]；柳厚祥等就公路隧道围岩分级，研究并建立了一种基于深度学习技术的隧道围岩自动分级系统，大大加速了围岩的自动分级能力[5]。对于隧道变形方面，早在2014年，周奇才等人就提出了基于Multi-agent的隧道变形监测系统，实现了对隧道变形的在线监测[6-10]，随着神经网络的不断发展，不少学者又基于神经网络展开了对公路隧道的围岩变形的研究，其中张锦等提出的使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型，便能很好的对进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度，更好的稳定性[11]。……