隧道穿越活动断裂区地震动力响应及减震措施研究

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时间:2019-05-17

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1、密级:公开工学硕士学位论文隧道穿越活动断裂区地震动力响应及减震措施研究ResearchonSeismicDynamicResponseandSeismicMeasureofTunnelCrossingActiveFaultZone培养单位:土木工程学院专业:桥梁与隧道工程研究生:张云鹏指导教师:韩现民副教授二○一八年六月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含

2、为获得石家庄铁道大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:日期:关于论文使用授权的说明本人完全了解石家庄铁道大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅,同意学校将论文加入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和编入《中国学位论文全文数据库》。本人授权石家庄铁道大学,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。(保密的论文在

3、解密后应遵守此规定)作者签名:日期:导师签名:日期:摘要中国是世界上的地震频发国家,近年来我国大量城市不断进行地下空间的建设,地下结构的安全问题也越来越受到重视。国内外对于隧道结构的抗震研究比较深入,但当隧道穿越断裂区时,尤其是活动断裂区的抗震效果并不理想。穿越活动断裂区的隧道在地震发生时的动力响应特征并不明确,同时穿越活动断裂区的隧道结构没有形成系统的减震措施。隧道结构的减震问题需要更加深入的研究。本文利用振动台模型试验及数值模拟等方法,分析了隧道穿越活动断裂区的地震动力响应特性及相应减震措施的减

4、震效果,主要成果如下。(1)利用基于MATLAB软件的BP神经网络算法,对相似材料的配比过程进行了优化,使得相似材料的配比试验时间大幅减少,配比结果更为精确。(2)通过模型试验以及数值计算,整理分析了活动断裂区浅埋隧道地震时的内力(弯矩与轴力)和应力特征,得到了浅埋隧道穿越活动断裂区的地震动力响应特征。(3)振动台模型试验中对含有施工缺陷的隧道(拱顶衬砌厚度不足)进行了模拟,将其内力(弯矩与轴力)和应力特征与无缺陷隧道的进行了对比,分析了其地震时的动力响应情况。(4)结合振动台试验数据及数值计算的结

5、果,对隧道的减震措施(减震层和减震缝)进行了分析,将减震缝、减震层和两者组合的减震效果进行了对比和评估。关键词:穿越活动断裂区隧道;振动台模型试验;相似材料配比;地震动力响应特征;减震层;减震缝AbstractChinaisanearthquakepronecountryintheworld.Inrecentyears,alargenumberofcitiesinChinacontinuestoexpandundergroundspaceconstruction,andthesafetyproble

6、mofundergroundstructureshasattractedmoreandmoreattention.Athomeandabroad,theresearchonanti-seismicmeasuresoftunnelstructureismorethorough,butwhenthetunnelcrossingfaultzone,especiallytheactivefaultzone,theanti-seismicmeasureseffectisnotideal.Duringtheea

7、rthquake,thedynamicresponsecharacteristicsofthetunnelpassingthroughtheactivefaultzonearenotclear,whilethetunnelstructurecrossingtheactivefaultareadoesnotformsystematicdampingmeasures.Thedampingmeasuresofthetunnelstructureneedstobefurtherstudied.Vianume

8、ricalsimulationandshakingtablemodeltest,thisdissertationrevealedthetunnellining’sdynamicresponsecharacteristicsandthedampingeffectofdifferentseismicmeasuresatseismicactivefaultzoneconditions.Themainresultsareasfollows:(1)TheBPneuralnetw

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