本發明公開一種盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，包括：S1、基于探地雷達GPR獲取盾構隧道襯砌空洞波形圖像，并進行預處理，基于預處理后的波形圖像構建樣本集；S2、融合全卷積網絡和條件隨機場進行空洞識別模型的構建，并通過樣本集進行訓練，通過訓練好的空洞識別模型對待測波形圖像進行空洞識別；S3、基于空洞識別結果，通過待測波形圖像獲取定量化空洞缺陷信息；基于空洞演化特征，采用擴展有限元XFEM建立空洞演化預測模型，并將所獲取的定量化空洞缺陷信息輸入空洞演化預測模型，完成空洞演化預測。本發明能夠快速準確地對盾構隧道襯砌背后空洞的演化進行預測，進而有效提高盾構隧道的耐久性和安全性。

技術領域

本發明涉及盾構隧道襯砌背后空洞演化預測技術領域，特別是涉及一種盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法。

背景技術

目前，隧道正處于“高維修”管理時期，各類病害對運營期隧道安全的影響逐漸引起了學者們的重視，其中，襯砌結構背后空洞是較常見的病害之一。由于隧道襯砌與圍巖接觸緊密，在圍巖載荷作用下，將產生均勻的地層反力，使襯砌處于三向應力狀態，很大程度上增加了隧道結構的穩定性。但在隧道的實際施工過程中，由于盾構姿態和注漿壓力的差異性，易出現襯砌背后產生空洞的現象，這些空洞將影響地層反力支撐隧道結構的穩定性，容易引起隧道偏壓、地表下沉、松弛壓力及承載力不足等問題，降低了管片結構的耐久性和安全性。

因此，提供一種盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法對隧道襯砌背后空洞的發展狀態進行預測，并根據預測結果及時采取針對性處理措施，以提高盾構隧道的耐久性和安全性，顯得尤為必要。

發明內容

本發明的目的是提供一種盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，以解決現有技術中存在的技術問題，能夠快速準確地對盾構隧道襯砌背后空洞的演化進行預測，進而有效提高盾構隧道的耐久性和安全性。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：本發明提供一種盾構隧道襯砌背后空洞的演化預測方法，包括如下步驟：

S1、基于探地雷達GPR獲取盾構隧道襯砌空洞波形圖像，并對所獲取的空洞波形圖像進行預處理，基于預處理后的波形圖像構建樣本集；

S2、融合全卷積網絡FCN和條件隨機場CRF進行空洞識別模型的構建，并通過所述樣本集對所述空洞識別模型進行訓練，通過訓練好的空洞識別模型對待測波形圖像進行空洞識別；

S3、基于空洞識別結果，通過待測波形圖像獲取定量化空洞缺陷信息；

S4、基于空洞演化特征，采用擴展有限元XFEM建立空洞演化預測模型，并將所獲取的定量化空洞缺陷信息輸入空洞演化預測模型，完成空洞演化預測。

優選地，所述步驟S1中，所述樣本集包括特征圖像分類樣本庫、空洞探測樣本庫、空洞分割樣本庫。

優選地，所述特征圖像分類樣本庫、空洞探測樣本庫、空洞分割樣本庫的構建方法分別為：

1)特征圖像分類樣本庫：基于所獲取的空洞波形圖像，以不同尺度標準進行特征信息裁剪，并變形重構為統一大小的圖像后進行空洞類別標注，構建特征圖像分類樣本庫；

2)空洞探測樣本庫：以完整空洞波形圖像為藍本，進行尺度歸一化處理后，對空洞特征進行空洞類別標注，建立空洞探測樣本庫，其中，完整空洞圖像中包含多種分類特征；

3)空洞分割樣本庫：采用不規則多邊形對空洞波形圖像中的空洞進行人工分割，并進行尺度歸一化處理后進行空洞類別標注，建立空洞分割樣本庫。

優選地，所述步驟S2中，所述空洞識別模型的結構包括：依次連接的FCN、CRF、Softmax層；其中，所述FCN包括依次連接的輸入層、若干個卷積層、若干個反卷積層、輸出層，所述輸出層與所述CRF連接；每個所述卷積層均連接有歸一化層。

優選地，每個所述卷積層、反卷積層均采用LeakyReLU激活函數。