列车动载作用下盾构隧道及围岩动力响应特性研究

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1、国内图书分类号：U25密级：公开国际图书分类号：624西南交通大学研究生学位论文列车动载作用下盾构隧道及围岩动力响应特性研究年级二零一五级姓名徐朝阳申请学位级别工学硕士专业桥梁与隧道工程指导老师杨文波副教授二零一八年五月ClassifiedIndex:U25U.D.C:624SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisSTUDYONTHEDYNAMICRESPONSEOFSHIELDTUNNELANDSURROUNDINGSTRATADUETOTRAININDUCEDVIBRATIONGrade:2015Candidate:XU

2、ZhaoyangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:BridgeandTunnelEngineeringSupervisor:AssociateProf.YangWenboMay,2018西南交通大学硕士研究生学位论文第Ⅰ页摘要地铁的开通极大地方便了市民的出行，缓解了城市交通拥堵问题。然而，列车运营产生的环境振动与噪声问题对沿线居民的生活与工作产生了一定不良影响。盾构隧道衬砌结构通常由多个不同尺寸的管片拼装而成，因此不可避免的存在众多接头，这些接头会削弱隧道衬砌的力学性能。在列车振动荷载作用下，尤其当

3、列车长期运营或结构本身存在损伤时，盾构隧道结构有可能会产生累计损伤以致破坏，从而危害地铁的安全运营。本文采用资料调研、模型试验与数值模拟等手段，研究了列车振动荷载作用下隧道结构与周围地层的动力响应特性，重点分析了管片接头和拼装方式的影响规律，主要工作与研究成果如下：（1）在充分调研的基础上，开展室内相似模型试验，利用激振器将荷载施加在管片结构底部，分析了列车振动荷载作用下隧道结构和周围地层的加速度响应规律。利用扫频振动荷载与频率响应函数（FRF）获得了不同振动频率下的动力响应特性，并分析了模型试验测试结果的可靠性。同时，通过测试三种管片衬砌模型：匀质圆环模型、通缝拼装模型和

4、错缝拼装模型，研究了管片接头与不同拼装方式对管片衬砌和地层动力响应的影响规律。结果表明，FRF响应是管片衬砌与地层自身动力响应特性的体现，与扫频周期、扫频方向和荷载振幅无关。振动荷载频率较低时（40Hz以下），模型试验结果易受噪音等因素干扰，结果的可靠性相对较低。当荷载频率大于40Hz时，模型试验测试结果可靠度较高。（2）采用FLAC3D软件开展数值模拟研究，通过与模型试验对比验证了两种研究方法下动力响应结果的可靠性。通过数值模拟重点分析了隧道结构和地层在低频段（0~40Hz）的FRF响应特性，获得了管片内力响应规律。同时研究了管片接头和拼装方式的影响规律。结果表明，考虑管

5、片接头时，衬砌结构与地层的FRF响应均有所降低，其中衬砌结构动力响应的减少幅度更为显著。同时，管片接头使隧道拱底附近弯矩变大，其余位置弯矩变小。而接头使管片衬砌所受轴力整体变小。（3）以上述研究为基础，进一步考虑列车的移动，建立三维数值计算模型，对移动列车荷载作用下隧道结构与周围地层的动力响应进行了计算。从竖向加速度、应力、应变和管片内力多个角度，探究了管片接头、拼装方式以及列车时速的影响规律。结果表明，管片接头对衬砌结构的动力响应有显著影响，而对地层的动力响应影响相对较小。列车时速的改变对衬砌结构与周围地层的动力响应均有一定影响，随着时速的增加，动力响应整体呈现出增强的趋

6、势。综上所述，当研究列车振动荷载作用下盾构隧道结构的动力响应问题时，有必要考虑管片接头的影响。关键词：盾构隧道；列车振动荷载；动力响应；管片接头；管片拼装方式西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractTheurbansubwaysgreatlyfacilitatethemovementofcitizensandalleviatetrafficcongestions,buttheenvironmentalvibrationandnoisecausedbythetrainoperationhaveanadverseinfluenceonthelifeandworko

7、ftheresidentsalongtheline.Theliningstructureoftheshieldtunnelisusuallyassembledbysegmentswithdifferentsizes.Therefore,therewillinevitablybealargenumberofjointsinthetunnellining,whichdeclinethemechanicalpropertiesoftunnellining.Afterthelong-termrunningofthetrai