基于岩体各向异性深埋公路隧道安全稳定性研究
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摘要
本文结合国家自然科学基金重点项目“隧道及地下空间工程结构物的稳定性与可靠性”,以西部开发省级公路通道重庆至长沙公路彭水至武隆段共和隧道为工程背景,对隧道试验段岩体地应力测量并考虑岩体各向异性的地应力计算及岩芯饼状破裂分析。针对隧道试验段围岩变形特性和监测资料开展各向异性三维弹塑性计算,对隧道试验段喷锚支护的优化设计进行数值模拟研究,并对隧道试验段的岩暴预测进行探讨。
地应力是确定工程岩体力学属性,进行围岩稳定性分析,实现岩土工程开挖设计和决策科学化的必要前提。针对岩体试验资料不足而造成的参数大范围欠缺的问题,采用应力解除法对隧道试验段区域的地应力进行测试,并对地应力测试过程中岩芯饼化现象进行数值仿真分析。
应用正交各向异性弹性理论的钻孔周围的应力、应变分布规律及孔壁径向位移的计算公式,对地应力测试的试验结果进行了计算。计算结果表明,采用不同的理论模型对计算结果的影响较大,在实际工程中应根据实际的工程地质条件采用相应的理论进行分析计算。
针对层状岩体各向异性及高地应力下屈服的特点,建立横观各向同性弹塑性本构模型。基于FLAC3D软件对用户进行材料本构模型的二次开发留下的接口,应用VC++对岩体横观各向同性弹塑性模型进行了开发,并编译成了动态链接库为软件所调用。通过一个简单的例子对横贯各向同性弹塑性模型的各向异性弹性及各向同性弹塑性进行了验证,结果表明,本文基于FLAC3D软件平台开发的横观各向同性弹塑性本构程序是正确的,可以应用与相关课题的分析研究。
对共和隧道试验段围岩支护破坏进行横观各向同性弹塑性数值分析,依据分析结果,对隧道实地工程地质条件下围岩支护进行优化设计进行研究,围岩表现出显著的偏心受力状态,破坏区也表现出明显的非对称性,应在围岩的薄弱部位加强喷锚支护。
应用人工神经网络的岩爆预测理论方法对共和隧道开挖过程中岩爆发生的可能性进行预测,并对是否考虑岩体各向异性时岩爆预测结果的差异性进行讨论。
Funded by“Research on Stability and Reliability of Tunnel and Underground Space Structure”, a key project of National Nature Science Foundation of China, and taken GongHe tunnel(which was located between the villages and towns of Wulong and Pengshui, one segment of interprovincial highway from Chongqing municipality to Changsha metropolis) as an engineering example, in this paper tunnel in-situ-stress was tested and simulated firstly. Then, the failure mechanism of surrounding rock in deep buried tunnel was discussed using constitutive model of transversely isotropic and plastic. And meanwhile, rock burst, a familiar brittle fracture of hard rock in deep-buried tunnel, was forecasted by using BP neural network. For the research, the main studying content is listed as follows.
Geostress is a indispensable precondition to ascertain the mechanical property of rock body, analyze the stability of surrounding rock, design the excavation of tunnel engineering and make decision scientifically. In this paper, for the reason of the lack of experimental information in a large scale, the technique of stress relief was applied to measure the geostress in the test tunnel segment of GongHe tunnel. The caky phenomenon of rock sample was also simulated by numerical method.
Using the formula of stress distribution, strain distribution and distance distribution of bore wall educed by anisotropic theory, the geostress of tunnel zone was analyzed according to the geostress measure data, and the result indicated that the geostress was affected obviously by the chosen constitutive model, that is, different constitutive model leads to different results. So, it is very important to choose the proper constitutive model to rest with the geological condition of the actual engineering.
The constitutive model of transversely isotropic and plastic was established based on the rock characteristic of transversely isotropic and the yield property under high stress condition. Also, the constitutive model was programmed using C++ computer language, then the program was embedded into the software of FLAC3D. The validity of program in transversely isotropic and plastic was tested separately by a general example, which can be used in the analysis of correlative issue.
The failure of surrounding rock support for GongHe tunnel was studied using transversely isotropic and plastic constitutive model by numerical analysis method. According to the numeration result, design optimization of surrounding rock support was analyzed, and the result showed that the failure zone was dissymmetrical seriously. So, the weakness zone should be strengthened by bolting and shotcrete supporting.
Based on the theory and method of artificial neural network, the prediction of possibility of rockburst for GongHe tunnel was studied during the course of tunnel excavation. Furthermore, the prediction difference of rockburst was discussed whether the rock characteristic of transversely isotropic was taken into account or not.
地应力是确定工程岩体力学属性,进行围岩稳定性分析,实现岩土工程开挖设计和决策科学化的必要前提。针对岩体试验资料不足而造成的参数大范围欠缺的问题,采用应力解除法对隧道试验段区域的地应力进行测试,并对地应力测试过程中岩芯饼化现象进行数值仿真分析。
应用正交各向异性弹性理论的钻孔周围的应力、应变分布规律及孔壁径向位移的计算公式,对地应力测试的试验结果进行了计算。计算结果表明,采用不同的理论模型对计算结果的影响较大,在实际工程中应根据实际的工程地质条件采用相应的理论进行分析计算。
针对层状岩体各向异性及高地应力下屈服的特点,建立横观各向同性弹塑性本构模型。基于FLAC3D软件对用户进行材料本构模型的二次开发留下的接口,应用VC++对岩体横观各向同性弹塑性模型进行了开发,并编译成了动态链接库为软件所调用。通过一个简单的例子对横贯各向同性弹塑性模型的各向异性弹性及各向同性弹塑性进行了验证,结果表明,本文基于FLAC3D软件平台开发的横观各向同性弹塑性本构程序是正确的,可以应用与相关课题的分析研究。
对共和隧道试验段围岩支护破坏进行横观各向同性弹塑性数值分析,依据分析结果,对隧道实地工程地质条件下围岩支护进行优化设计进行研究,围岩表现出显著的偏心受力状态,破坏区也表现出明显的非对称性,应在围岩的薄弱部位加强喷锚支护。
应用人工神经网络的岩爆预测理论方法对共和隧道开挖过程中岩爆发生的可能性进行预测,并对是否考虑岩体各向异性时岩爆预测结果的差异性进行讨论。
Funded by“Research on Stability and Reliability of Tunnel and Underground Space Structure”, a key project of National Nature Science Foundation of China, and taken GongHe tunnel(which was located between the villages and towns of Wulong and Pengshui, one segment of interprovincial highway from Chongqing municipality to Changsha metropolis) as an engineering example, in this paper tunnel in-situ-stress was tested and simulated firstly. Then, the failure mechanism of surrounding rock in deep buried tunnel was discussed using constitutive model of transversely isotropic and plastic. And meanwhile, rock burst, a familiar brittle fracture of hard rock in deep-buried tunnel, was forecasted by using BP neural network. For the research, the main studying content is listed as follows.
Geostress is a indispensable precondition to ascertain the mechanical property of rock body, analyze the stability of surrounding rock, design the excavation of tunnel engineering and make decision scientifically. In this paper, for the reason of the lack of experimental information in a large scale, the technique of stress relief was applied to measure the geostress in the test tunnel segment of GongHe tunnel. The caky phenomenon of rock sample was also simulated by numerical method.
Using the formula of stress distribution, strain distribution and distance distribution of bore wall educed by anisotropic theory, the geostress of tunnel zone was analyzed according to the geostress measure data, and the result indicated that the geostress was affected obviously by the chosen constitutive model, that is, different constitutive model leads to different results. So, it is very important to choose the proper constitutive model to rest with the geological condition of the actual engineering.
The constitutive model of transversely isotropic and plastic was established based on the rock characteristic of transversely isotropic and the yield property under high stress condition. Also, the constitutive model was programmed using C++ computer language, then the program was embedded into the software of FLAC3D. The validity of program in transversely isotropic and plastic was tested separately by a general example, which can be used in the analysis of correlative issue.
The failure of surrounding rock support for GongHe tunnel was studied using transversely isotropic and plastic constitutive model by numerical analysis method. According to the numeration result, design optimization of surrounding rock support was analyzed, and the result showed that the failure zone was dissymmetrical seriously. So, the weakness zone should be strengthened by bolting and shotcrete supporting.
Based on the theory and method of artificial neural network, the prediction of possibility of rockburst for GongHe tunnel was studied during the course of tunnel excavation. Furthermore, the prediction difference of rockburst was discussed whether the rock characteristic of transversely isotropic was taken into account or not.
引文
[1] 重庆大学、中国科学院武汉岩土力学研究所.国家自然科学基金重点项目-隧道及地下空间构筑物的稳定性与可靠性中期汇报[R].重庆:重庆大学.2005
[2] 白世伟 , 林鲁生 , 徐邦树 . 凤岗隧洞三维非线性仿真模拟 [J]. 岩土力学 , 2002(3):673-677
[3] 韩昌瑞, 白世伟, 张 波. 正交各向异性岩体孔径变形法的二维地应力分析方法改进. 岩土力学[J], 2007, 28(11): 2249-2253
[4] 韩昌瑞, 白世伟, 张 波. 正交各向异性岩体钻孔周围应力分布的应力变分法分析. 岩土力学[J], 2007, 28(12)
[5] 李光煜, 白世伟. 岩体应力测量原理方法[R]. 中国科学院武汉岩土力学研究所, 1986.
[6] 李四光. 地质力学概论[R]. 科学出版社, 1973
[7] Hast, N. The Measurement of rock pressure in mines, Sveriges Geologiska Undersokning, Sec. C., 52(560)
[8] 邵国健. 岩体初始地应力场的反演回归分析[J]. 水利水电科技进展. 2000.20(5):36-38
[9] 金艳丽, 刘汉东. 初始地应力场反演及回归分析方法研究[J]. 隧道建设, 2004.24(2): 6-8
[10] 李永松, 尹健民, 艾凯等. 地应力回归分析方法与工程应用实例[J]. 长江科学院学报, 2006.23(4): 41-46
[11] 刘世君, 高德军, 徐卫亚. 复杂岩体地应力场的随机反演及遗传优化[J]. 三峡大学学报, 2005, 27(2): 123-127
[12] 马震岳, 金长宇, 张运良. 基于FLAC及神经网络的初始地应力场反演[J], 2005.23(3): 44-45
[13] 杨志双, 潘懋. 基于遗传算法(GA)的地应力有限元反演研究[J]. 水文地质工程地质, 2006,2:80-83
[14] 李守巨, 张军, 刘迎曦. 基于优化算法的岩体初始应力场随机识别方法[J]. 岩石力学与工程学报[J]. 2004, 23(23): 4012-4016
[15] 肖明, 刘志明. 锦瓶二级水电站三维应力场反演回归分析[J]. 人民长江, 2000, 31(9): 42-44
[16] 梅松华, 盛谦. 冯夏庭等. 龙滩水电站左岸地下厂房区三维地应力场反演分析[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(23): 4066-4011
[17] 胡斌, 冯夏庭, 黄小华等. 龙滩水电站左岸高边坡区初始地应力场反演回归分析[J]. 岩石力学与工程学报, 2005.24(22): 4055-4064
[18] 刘军, 何江达, 杨静等. 某水电站坝址区三维初始地应力场反演回归分析[J]. 江西水利科技, 2005, 31(2): 88-93
[19] 余卫平, 耿克勤, 汪小刚. 某水电站地下厂房洞室群围岩稳定分析[J]. 岩土力学, 2004, 25(12): 1955-1960
[20] 薛娈鸾, 陈胜红. 瀑布沟工程地下厂房区地应力场的二次计算研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2006, 25(9): 1281-1286
[21] 石敦敦, 傅永华, 朱暾. 人工神经网络结合遗传算法反演岩体初始地应力的研究.武汉大学学报(工学版)[J], 2005.38(2): 73-76
[22] 易达, 徐明毅, 陈胜红等. 人工神经网络在岩体初始应力场反演中的应用[J]. 岩土力学, 2004, 25(6): 943-946
[23] 朱杰兵, 邬爱清, 周密. 三峡永久船闸高边坡深部岩体变形及地应力变化特征[J]. 岩石力学与工程学报, 2005, 24(20): 3749-3753
[24] 金长宇, 马振岳, 张运良. 神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用[J]. 岩土力学, 2006, 27(8): 1263-1267
[25] 朱光仪, 郭晓红, 陈卫忠等. 雪峰山公路隧道地应力场反演及工程应用[J]. 中南公路工程, 2006. 30(1):71-75
[26] 周太全, 华渊, 连俊英. 硬质围岩铁路隧道初始地应力数值反演分析[J]. 江南大学学报, 2006, 5(1): 104-106
[27] 周维垣主编. 高等岩石力学[M]. 北京: 水利电力出版社, 1990.
[28] 邵国健.初始地应力场对洞室围岩稳定性的影响.水文地质工程地质[J]. 2003, (6): 44-48
[29] 蔡美峰, 何满潮, 刘东燕. 岩石力学与工程[M]. 北京: 科学出版社.2002
[30] 董志高, 吴继敏, 刘成君. 地下洞室岩爆预测计算方法综述[J].地质灾害与环境保护, 2002.13(2): 6-9
[31] 吴德兴, 杨健. 苍岭特长公路隧道岩爆预测和工程对策[J]. 岩石力学与工程学报, 2005.24(11): 3965-3971
[32] 冯夏庭, 王泳嘉. 深部开采诱发的岩爆及其防治策略的研究进展[J]. 中国矿业, 1998.7(5): 42-45
[33] 唐宝庆, 曹平. 评岩爆的有关应力判剧[J]. 湖南有色金属, 2001.17(2):1-2
[34] 徐成光. 岩爆预测及防治方法研究[J]. 现代隧道技术, 2005, 42(6): 81-85
[35] 张倬元, 宋建波, 李攀峰. 地下厂房洞室群岩爆趋势综合预测方法[J]. 地球科学进展, 2004, 19(3): 451-456
[36] 杨健, 武雄. 岩爆综合预测评价方法[J]. 岩石力学与工程学报, 2005, 24(3): 411-416
[37] 中国科学院地质力学研究所. 地应力测量原理及应用[M]. 北京: 地质出版社, 1981.
[38] 彭祝 , 王元汉 . Griffith 理论与岩爆的判别准则 [J]. 岩石力学与工程学报 ,1996.Supp(10): 491-495
[39] 李廷芥, 王耀辉, 张梅英等. 岩石裂纹的分形特征及岩爆机理研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2000, 19(1): 6-10
[40] 单晓云, 徐东强, 张艳博. 用突变理论预报巷道岩爆发生的可能性[J]. 矿山测量, 2000, 12: 36-37
[41] 徐增和, 徐小荷. 柱式开采岩爆发生条件与时间效应的尖点突变[J]. 中国有色金属学报, 1997, 7(2): 18-24
[42] 徐增和, 李宏, 徐曙明.矿井岩爆及其失稳理论.中国安全科学学报.1996.6(5):9-12
[43] 郭立, 吴爱祥, 马东霞. 基于 RES 理论的岩爆倾向性预测方法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2004, 35(2): 304-309
[44] 白明洲, 王连俊, 许兆义. 岩爆倾向性预测的神经网络模型及应用研究[J]. 中国安全科学学报, 2002.12(4): 65-69
[45] 徐干成. 粘弹性边界元法预测锚喷支护隧道围岩稳定性[J]. 岩土力学 .2001.22(1): 12-15
[46] 周庆良, 杜时贵.网络模拟在隧道围岩稳定性分析中的应用[J]. 公路, 1994(1): 17-22
[47] 曾晓清, 张一弼.系统工程方法在隧道围岩稳定分析中的应用[J]. 地下空间, 1995.15(2): 106-110
[48] 贺建民, 戴小平, 郭磊. 隧道围岩稳定性及安全性分析的位移判别方法[J]. 矿业安全与环保, 2001.28(5): 36-37
[49] 张孟喜, 邓荣基, 朱文喜. 岩石破坏机理与岩石强度准则新探[J]. 甘肃科学学报.1996(1): 56-61
[50] 康勇, 深埋隧道围岩破坏机理相关问题研究[D]. 重庆大学博士学位论文, 2006.7
[51] 吴梦军, 陈彰贵, 许锡宾. 公路隧道围岩稳定性研究现状与展望[J]. 重庆交通学院学报, 2003.22(2): 24-28
[52] 《水利水电工程岩石实验规程》SL264-2001.
[53] 张玉军, 刘谊平. 锚固正交各向异性岩体的本构关系和破坏准则[J]. 力学学报, 2002, 34(5): 812-818.
[54] 何江达, 范景伟, 王桂芳等. 横观各向同性岩体孔径变形法的三维地应力分析计算[J]. 岩石力学与工程学报, 2000, 19(3): 299-303.
[55] 王越之, 李自俊. 横观各向同性地层地应力的研究[J]. 石油学报, 1999. 20(1): 34-37.
[56] Itasca Consulting Group,Inc.FLAC(Fast Lagrangian Analysis of Continnua) User Manuals, Version5.0, Minneapolis, 2005.5.
[57] Itasca Consulting Group,Inc.FLAC3D(Fast Lagrangian Analysis of Continnua in 3Dimisions) User Manuals,Version2.1,Minneapolis, 2002.6.
[58] 徐林生, 王兰生, 徐进等. 二郎山公路隧道岩体应力测试研究[J]. 华东公路, 2002,134(1): 63-64.
[59] 张有天, 胡惠昌. 地应力场的趋势分析[J]. 水利学报, 1984(4):31-38
[60] 冯夏庭. 智能岩石力学导论[M].北京: 科学出版社.2000.
[61] 邓建辉, 廖勇龙. 边坡初始地应力场位移反分析初步研究[J]. 贵州工业大学学报, 1997.26(supp.): 102-107
[62] 朱伯芳. 岩体初始地应力反分析[J]. 水利学报, 1994(10): 30-35
[63] 周先贵, 曹国金. 岩土力学数值方法研究进展[J]. 建筑技术开发, 2002.29(8): 15-18
[64] 亢会明. 隧道围岩稳定性分析智能决策支持系统研究[D].重庆: 重庆大学.2001
[65] 梁志勇, 石豫川, 李天斌. 基于统计损伤的岩爆预测[J]. 工程地质学报, 2005.13(1): 85-88
[66] 梁志勇, 刘汉超, 石豫川等. 岩爆预测的概率模型[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(18): 3098-3101
[67] 徐则民, 黄润秋. 岩爆与爆破的关系[J]. 岩石力学与工程学报, 2003.22(3): 414-419
[68] 张玉祥, 杨昌玲, 陆士良等. 巷道围岩移近量神经网络预报模型-巷道围岩稳定性的聚类分析[J]. 阜新矿业学院学报(自然科学版), 1997.16(5): 530-534
[69] 冯夏庭, 王泳嘉等. 深部开采诱发的岩爆及其防治策略-综合集成智能系统研究[J]. 中国矿业, 1998.7(6): 44-47
[70] 王元汉, 李卧东, 李启光等. 岩爆预测的模糊数学综合评判方法[J]. 岩石力学与工程学报, 1998.17(5): 493-501
[71] 高玮, 杨明成, 郑颖人. 隧道围岩破坏模式的进化神经网络识别[J]. 岩土力学, 2002.23(6): 691-694
[72] 张玉祥. 巷道围岩稳定性识别模糊神经网络与模糊数学研究[J]. 岩土工程学报, 1998.20(3): 90-93
[73] 周保生, 朱维生. 巷道围岩参数的人工神经网络预测[J]. 岩土力学, 1999, 20(1): 22-26
[74] 陈昌彦, 王思敬, 沈小克. 边坡岩体稳定性的人工神经网络预测模型[J]. 岩土工程学报, 2001.23(2): 157-161
[75] 郝哲, 刘斌. 基于差分法及神经网络的硐室围岩力学参数分析[J]. 岩土力学, 2003.24(Supp.): 77-80
[76] 周建春, 魏琴, 刘光栋. 采用 BP 神经网络反演隧道围岩力学参数[J]. 岩石力学与工程学报, 2004.23(6): 941-945
[77] 吴刚. 工程岩体卸荷破坏机制研究的现状及展望[J]. 工程地质学报, 2001, 9(2): 174-181
[78] 王贤能, 黄润秋. 岩石卸荷破坏特征与岩爆效应[J]. 山地研究, 1998.16(4): 281-285
[79] 张后全, 夏洪春, 唐春安等. 巷道围岩破坏与支护方案选取可视化研究[J]. 金属矿山, 2004(12): 5-8
[80] 邵国建. 岩体初始地应力场的反演回归分析[J]. 水利水电科技进展, 2000, 20(5): 36-38
[81] 靳晓光, 李春晓, 沈军辉. 二郎山公路隧道围岩变形影响因素研究[J].地质灾害与环境保护, 2000.11(1): 58-62
[82] 黄志鹏, 朱可善, 郭映忠. 岩石 Kaiser 效应方向独立性试验研究[J]. 长江科学院院报, 98, 15(2): 8-9.
[83] 王宏图, 鲜学福, 尹光志. 声发射凯塞尔效应岩体地应力测试的研究[J]. 煤炭学报, 1997, 22(5): 486-489.
[84] 梁远文, 林红梅, 潘文彬. 基于 BP 神经网络的三维地应力场反演分析[J]. 广西水利水电, 2004No.4:5-8
[85] 分水及笔架山隧道不良地质超前探测预报研究[R]. 重庆: 重庆大学, 2004.63-72
[86] 何满潮, 吕晓俭, 景海河. 深部工程围岩特性及非线性动态力学设计理念[J]. 岩石力学与工程学报, 2002.21(8): 1215-1224
[87] 徐 则 民 , 黄 润 秋 , 范 柱 国 等 . 长 大 隧 道 岩 爆 灾 害 研 究 进 展 . 自 然 灾 害 学报.2004.Vol.13.No.2:16-24.
[88] 刘正雄. 岩爆预防及防治技术研究[J]. 中国铁道科学, 2001, 22(4): 74-76
[89] 姜晨光, 隋明寿, 贺勇. 地下采矿岩爆原因的新认识[J]. 矿业研究与开发, 2004.8
[90] 姜晨光, 李振源, 廖明全. 岩爆的地应力解释与新预警方法[J]. 中国矿山工程, 2004, 33(3): 25-29
[91] 周青春, 李海波, 杨春和. 地下工程岩爆及其风险评估综述[J]. 岩土力学增刊, 2003, 24(10)Supp.: 669-673
[92] 王青海, 李晓红, 顾义磊. 地下工程中岩爆灾害的成因及防治措施[J]. 重庆大学学报, 2003, 26(7): 116-120
[93] 姜彤, 黄志全, 赵彦彦. 动态权重灰色归类模型在南水北调西线工程岩爆风险评估中的应用[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(7):1104-1108
[94] 肖本职, 罗超, 文刘元坤. 鄂西地应力测量与隧道岩爆预测分析[J], 岩石力学与工程学报, 2005, 24(24): 4472-4477
[95] 郭雷, 李夕兵, 岩小名. 岩爆研究进展及发展趋势[J]. 矿山技术, 2006, 6(1): 16-21
[96] 许东俊, 章光, 李廷芥. 岩爆应力状态研究[J]. 岩石力学与工程学报,2000, 19(2):169-172
[97] 徐林生, 唐伯明, 慕长春等.高地应力与岩爆有关问题的研究现状.公路交通技术.2002.No.4:48-51.
[98] 郭雷, 李夕兵, 岩小明等.基于 BP 网络理论的岩爆预测方法.工业安全与环保.2005.Vol.31.No.10:32-35.
[99] 康 勇 , 李 晓 红 , 王 青 海 等 . 隧 道 地 应 力 测 试 及 岩 爆 预 测 研 究 . 岩 土 力学.2005.Vol.26.No.6:959-963
[100] 重庆大学.分水及笔架山隧道不良地质超前探测预报研究[R].重庆:重庆大学, 2004.
[101] 周宏伟, 谢和平, 左建平.深部高地应力下岩石力学行为研究进展.力学进展.2005.35(1):91-99
[102] 王善勇.岩爆机理的数值试验研究[D]. 沈阳:东北大学.2003
[103] 张斌 , 符文熹 , 聂德新等 . 影响深埋长隧道岩爆的主要因素分析 . 山地学报.2000.Vol.18(supp.):94-97.
[104] 张志强, 关宝树, 翁汉民.岩爆发生条件的基本分析.铁道学报.1998.20(4):82-85
[105] 翟新献, 李化敏.巷道围岩变形量与开采深度的关系.焦作矿业学院学报.1995.14(6):51-55
[106] John A.Hudson, John P.Harrison. Engineering rock mechanics:An introduction to the principle[M].Kent:Pergamon press.1997:61
[107] 姜繁智, 向晓东, 朱东升.国内外岩爆预测的研究现象与发展趋势.工业安全与环保.2003.Vol.29.No.8:19-22.
[108] 孟陆波, 李天斌, 王震宇. 基于 Matlab 神经网络工具箱的岩爆预测模型[J]. 2003, 14(4): 81-85
[109] 刘金海, 马涛, 袁坚. 基于非线性灰色归类模型的岩爆预测方法[J]. 地下空间与工程学报, 2005, 1(6): 821-824
[110] 孙海涛, 丁德馨, 杨挺拔. 基于分线性混沌理论的岩爆预测方法展望[J]. 西部探矿工程, 2005, 115(11): 9-11
[111] 蔡美峰, 王金安, 王双红. 玲珑金矿深部开采岩体能量分析与岩爆综合预测[J]. 岩石力学与工程学报, 2001, 20(1): 38-42
[112] 邓群峰. 模糊数学在岩爆预测中的应用[J]. 公路, 2005, 10: 174-177
[113] 李四年, 唐春安, 王述红. 深部开采岩爆机理数值分析方法与应用[J]. 湖北工学院学报, 2003, 18(1): 46-49
[114] 李桂云, 李金良, 赵晓举等 . 深部巷道岩爆预测及防治技术[J]. 河南理工大学学报, 2006, 25(4): 266-269
[115] 王卫国. 深埋特长隧道铁路隧道的岩爆预测[J]. 铁道勘察, 2006.3:59-62
[116] 唐礼忠, 潘长良, 谢学武. 深埋硬岩矿床岩爆控制研究[J]. 岩石力学与工程学报. 2003, 22(7): 1607-1611
[117] 杨涛, 李国维. 基于先验知识的岩爆预测研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2000, 19(4): 429-431
[118] 黄学军, 姜永东. 隧道岩爆的判据与预测预报[J]. 矿业安全与环保, 2005.4: 7-10
[119] 王青海, 李晓红, 艾吉人. 通渝隧道围岩变形河岩爆的数值模拟[J]. 地下空间, 2003, 23(9): 291-296
[120] 刘元坤, 罗超文, 尹健民. 西部地应力测量与岩爆分析[J]. 岩土力学, 2003. 24(10): 94-95
[121] 吕庆, 孙红月, 尚岳全, 等.深埋特长公路隧道岩爆预测综合研究.岩石力学与工程学报.2005.24(16):2982-2988
[122] 王穗辉, 潘国荣.人工神经网络在隧道地表变形预测中的应用.同济大学学报.2001.Vol.29.No.10:1147-1151.
[123] 高永强, 边亦海, 李立增.人工神经网络在隧道变形预测中的应用.石家庄铁路工程职业技术学院学报.2004.Vol.3.No.1:28-31.
[124] 黄其芳 . 人工神经网络对隧道围岩进行分类的应用研究 . 西部探矿工程.2004.Vol.96.No.5:113-114.
[125] 王海超, 郭嗣宗, 邓利民.神经网络理论在预测巷道围岩变形中的应用.建井技术.1997.Vol.18.No.4:38-41.
[126] 吴洪词.采场围岩稳定性的神经网络预测控制.东北煤炭技术.1997.No.4:17-21.
[127] 霍润科, 刘汉东.神经网络法在地下洞室围岩分类中的应用.华北水利水电学院学报.1998.Vol.19.No.2:61-63.
[128] 杨莹春, 诸静. 一种新的岩爆分级预测模型及其应用[J]. 煤炭学报, 2000, 25(2): 169-172
[129] 周建春, 魏琴, 刘光栋.采用 BP 神经网络反演隧道围岩力学参数.岩石力学与工程学报.2004, 23(6): 941-945
[130] 周保生, 朱维申.巷道围岩参数的人工神经网络预测.岩土力学.1999, 20(1): 22-26
[131] 白明洲, 王连俊, 许兆义.岩爆危险性预测的神经网络模型及应用研究.中国安全科学学报.2002, 12(4): 65-69.
[132] 闫河, 成卫, 潘英俊, 何光敏. 基于遗传算法的BP网络快速自适应性算法[J]. 计算机仿真, 2005, 22(1): 103-106
[133] 陈海军, 郦能惠, 聂德新等.岩爆预测的人工神经网络模型[J]. 岩土工程学报, 2002.24(2): 229-232
[134] 杨涛, 沈培良. 基于人工神经网络的岩爆烈度预测研究[J]. 公路交通科技, 2004, 21(7): 30-38
[135] 邹志晖.锚杆在不同岩体中的工作机理[J]. 土工程学报, 1993(6):71～79.
[136] 汉纳 тн. 技术在岩土工程中的应用[M], 工业出版社, 87.
[137] 侯朝炯, 勾攀峰.巷道锚杆支护围岩强度强化机理研究[J].岩石力学与工程学报, 2000, 19(3):342～345.
[138] 葛修润, 刘建斌.加锚节理面抗剪性能研究[J].岩土工程学报, 1988(1):7～8.
[139] 钟新谷, 徐虎.全长锚固锚杆的横向作用研究[J].岩土工程学报, 1997(1): 94～98.
[140] 姚显春, 李宁, 陈蕴生.隧洞中全长粘结式锚杆的受力分析[J].岩石力学与工程学报, 2005, 24(13):2272～2276.
[141] 苏超, 姜弘道, 钱向东等.三峡永久船闸衬砌墙结构及结构锚杆受力仿真分析[J].河海大学学报, 1999, 27(6):25～29.
[142] 张军, 傅作新等.三峡永久船闸墩-锚杆岩基的非线性耦合分析[J].岩石力学与工程学报, 1998(3):230～238.
[143] 严德群.三维锚杆的数值模拟及其相互作用分析[硕士学位论文].南京:河海大学, 2001.06.
[144] 伍佑伦, 王元汉, 许梦国.拉剪条件下节理岩体中锚杆的力学作用分析[J].岩石力学与工程学报, 2003, 22(5):769～772.
[145] 李术才, 朱维申.复杂应力条件下断续节理岩体断裂损伤机理研究及其应用[J].岩石力学与工程学报, 1999, 18(2):142～146.
[146] 杨延毅, 王慎跃.加锚节理岩体的损伤增韧止裂模型研究[J].岩土工程学报, 1995, 17(1):9～17.
[147] 赵宁.带锚杆结构分析的界面元法[J].水利水电科技进展, 1995, 15(5):37～41.
[148] 张二海, 陈庆寿, 冉恒谦.显式拉格朗日差分法在链子崖危岩体锚固工程中的应用[J].探矿工程, 1998(6):36～38.
[149] P. Jia, C. A. Tang, Numerical study of failure mechanism of tunnel in jointed rock mass[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2007.10
[150] Chan, L., Goodman, R.E., 1987. Predicting the number of dimensions of key blocks of an excavation using block theory and joint statistics. In: Proceedings of the 28th US Symposium on Rock Mechanics, pp. 81–87.
[151] Everling, G., 1964. Model study of rock-joint deformation. International Journal of Rock Mechanics and Mining Science and Geomechanics Abstracts 1, 319–326.
[152] Goodman, R.E., 1976. Methods of Geological Engineering in Discontinuous Rocks. West Publishing Co..Goodman, R.E., Shi, G., 1985. Block Theory and its Application to Rock Engineering. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.
[153] Goodman, R.E., Heuze, H.E and Bureau, G.J.1972. On modeling techniques for the study of tunnels in jointed rock. Fourteenth Symposium on Rock Mechanics, pp. 441–479.
[154] Hao, Y.H., Azzam, R., 2005. The plastic zones and displacements around underground openings in rock masses containing a fault. Tunnelling and Underground Space Technology 20, 49–61.
[155] Hoerger, S.F., Young, D.S., 1990. Probabilistic prediction of key block occurrences.In: Proceedings of the 31st US Symposium on Rock Mechanics, pp. 229–236.
[156] Jaeger, J.C., Cook, N.G.W., 1979. Fundamentals of Rock Mechanics, third ed. Halsted Press, NY.
[157] Jeon, S., Kim, J., Seo, Y., Hong, C., 2004. Effect of a fault and weak plane on the stability of a tunnel in rock – a scaled model test and numerical analysis. International Journal of Rock Mechanics and Mining Science 41 (1), 658–663.
[158] Jiang, Y., Tanabashi, Y., Li, B., Xiao, J., 2006. Influence of geometrical distribution of rock joints on deformational behavior of undergroundopening. Tunnelling and Underground Space Technology 21 (5), 485–491.
[159] Jia, P., Tang, C.A., Yang, T.H., Li, L.C., 2007. Application of strength reduction method on the stability study of rock tunnel. Chinese Journal of Mechanics and Engineering 29 (3), 50–55.
[160] Song, J.-J., Lee, C.-I., Seto, M., 2001. Stability analysis of rock blocks around a tunnel using a statistical joint modeling technique. Tunnelling and Underground Space Technology 16 (4), 341–351.
[161] Dole·zalov?a, M. 2002. Approaches to numerical modelling of ground movements due to shallow tunnelling. Pages 365{373 of: Soil structure interaction in urban civil engineering, vol. 2.
[162] Desari, G. R., Rawlings, C. G., & Bolton, M. D. 1996. Numerical modelling of a NATM tunnel construction in london clay. Pages 491{496 of: Proc. of the International Symposium on Geotechnical Aspects of Underground Construction in Soft Ground. Balkema, Rotterdam.
[163] Augarde, C. E., Burd, H. J., & Houlsby, G. T. 1998. Some experience of modelling tunneling in soft ground using three-dimensional ˉnite elements. Pages 603{612 of: 4th European conference on Numerical Methods in Geotechnical Engineering.
[2] 白世伟 , 林鲁生 , 徐邦树 . 凤岗隧洞三维非线性仿真模拟 [J]. 岩土力学 , 2002(3):673-677
[3] 韩昌瑞, 白世伟, 张 波. 正交各向异性岩体孔径变形法的二维地应力分析方法改进. 岩土力学[J], 2007, 28(11): 2249-2253
[4] 韩昌瑞, 白世伟, 张 波. 正交各向异性岩体钻孔周围应力分布的应力变分法分析. 岩土力学[J], 2007, 28(12)
[5] 李光煜, 白世伟. 岩体应力测量原理方法[R]. 中国科学院武汉岩土力学研究所, 1986.
[6] 李四光. 地质力学概论[R]. 科学出版社, 1973
[7] Hast, N. The Measurement of rock pressure in mines, Sveriges Geologiska Undersokning, Sec. C., 52(560)
[8] 邵国健. 岩体初始地应力场的反演回归分析[J]. 水利水电科技进展. 2000.20(5):36-38
[9] 金艳丽, 刘汉东. 初始地应力场反演及回归分析方法研究[J]. 隧道建设, 2004.24(2): 6-8
[10] 李永松, 尹健民, 艾凯等. 地应力回归分析方法与工程应用实例[J]. 长江科学院学报, 2006.23(4): 41-46
[11] 刘世君, 高德军, 徐卫亚. 复杂岩体地应力场的随机反演及遗传优化[J]. 三峡大学学报, 2005, 27(2): 123-127
[12] 马震岳, 金长宇, 张运良. 基于FLAC及神经网络的初始地应力场反演[J], 2005.23(3): 44-45
[13] 杨志双, 潘懋. 基于遗传算法(GA)的地应力有限元反演研究[J]. 水文地质工程地质, 2006,2:80-83
[14] 李守巨, 张军, 刘迎曦. 基于优化算法的岩体初始应力场随机识别方法[J]. 岩石力学与工程学报[J]. 2004, 23(23): 4012-4016
[15] 肖明, 刘志明. 锦瓶二级水电站三维应力场反演回归分析[J]. 人民长江, 2000, 31(9): 42-44
[16] 梅松华, 盛谦. 冯夏庭等. 龙滩水电站左岸地下厂房区三维地应力场反演分析[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(23): 4066-4011
[17] 胡斌, 冯夏庭, 黄小华等. 龙滩水电站左岸高边坡区初始地应力场反演回归分析[J]. 岩石力学与工程学报, 2005.24(22): 4055-4064
[18] 刘军, 何江达, 杨静等. 某水电站坝址区三维初始地应力场反演回归分析[J]. 江西水利科技, 2005, 31(2): 88-93
[19] 余卫平, 耿克勤, 汪小刚. 某水电站地下厂房洞室群围岩稳定分析[J]. 岩土力学, 2004, 25(12): 1955-1960
[20] 薛娈鸾, 陈胜红. 瀑布沟工程地下厂房区地应力场的二次计算研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2006, 25(9): 1281-1286
[21] 石敦敦, 傅永华, 朱暾. 人工神经网络结合遗传算法反演岩体初始地应力的研究.武汉大学学报(工学版)[J], 2005.38(2): 73-76
[22] 易达, 徐明毅, 陈胜红等. 人工神经网络在岩体初始应力场反演中的应用[J]. 岩土力学, 2004, 25(6): 943-946
[23] 朱杰兵, 邬爱清, 周密. 三峡永久船闸高边坡深部岩体变形及地应力变化特征[J]. 岩石力学与工程学报, 2005, 24(20): 3749-3753
[24] 金长宇, 马振岳, 张运良. 神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用[J]. 岩土力学, 2006, 27(8): 1263-1267
[25] 朱光仪, 郭晓红, 陈卫忠等. 雪峰山公路隧道地应力场反演及工程应用[J]. 中南公路工程, 2006. 30(1):71-75
[26] 周太全, 华渊, 连俊英. 硬质围岩铁路隧道初始地应力数值反演分析[J]. 江南大学学报, 2006, 5(1): 104-106
[27] 周维垣主编. 高等岩石力学[M]. 北京: 水利电力出版社, 1990.
[28] 邵国健.初始地应力场对洞室围岩稳定性的影响.水文地质工程地质[J]. 2003, (6): 44-48
[29] 蔡美峰, 何满潮, 刘东燕. 岩石力学与工程[M]. 北京: 科学出版社.2002
[30] 董志高, 吴继敏, 刘成君. 地下洞室岩爆预测计算方法综述[J].地质灾害与环境保护, 2002.13(2): 6-9
[31] 吴德兴, 杨健. 苍岭特长公路隧道岩爆预测和工程对策[J]. 岩石力学与工程学报, 2005.24(11): 3965-3971
[32] 冯夏庭, 王泳嘉. 深部开采诱发的岩爆及其防治策略的研究进展[J]. 中国矿业, 1998.7(5): 42-45
[33] 唐宝庆, 曹平. 评岩爆的有关应力判剧[J]. 湖南有色金属, 2001.17(2):1-2
[34] 徐成光. 岩爆预测及防治方法研究[J]. 现代隧道技术, 2005, 42(6): 81-85
[35] 张倬元, 宋建波, 李攀峰. 地下厂房洞室群岩爆趋势综合预测方法[J]. 地球科学进展, 2004, 19(3): 451-456
[36] 杨健, 武雄. 岩爆综合预测评价方法[J]. 岩石力学与工程学报, 2005, 24(3): 411-416
[37] 中国科学院地质力学研究所. 地应力测量原理及应用[M]. 北京: 地质出版社, 1981.
[38] 彭祝 , 王元汉 . Griffith 理论与岩爆的判别准则 [J]. 岩石力学与工程学报 ,1996.Supp(10): 491-495
[39] 李廷芥, 王耀辉, 张梅英等. 岩石裂纹的分形特征及岩爆机理研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2000, 19(1): 6-10
[40] 单晓云, 徐东强, 张艳博. 用突变理论预报巷道岩爆发生的可能性[J]. 矿山测量, 2000, 12: 36-37
[41] 徐增和, 徐小荷. 柱式开采岩爆发生条件与时间效应的尖点突变[J]. 中国有色金属学报, 1997, 7(2): 18-24
[42] 徐增和, 李宏, 徐曙明.矿井岩爆及其失稳理论.中国安全科学学报.1996.6(5):9-12
[43] 郭立, 吴爱祥, 马东霞. 基于 RES 理论的岩爆倾向性预测方法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2004, 35(2): 304-309
[44] 白明洲, 王连俊, 许兆义. 岩爆倾向性预测的神经网络模型及应用研究[J]. 中国安全科学学报, 2002.12(4): 65-69
[45] 徐干成. 粘弹性边界元法预测锚喷支护隧道围岩稳定性[J]. 岩土力学 .2001.22(1): 12-15
[46] 周庆良, 杜时贵.网络模拟在隧道围岩稳定性分析中的应用[J]. 公路, 1994(1): 17-22
[47] 曾晓清, 张一弼.系统工程方法在隧道围岩稳定分析中的应用[J]. 地下空间, 1995.15(2): 106-110
[48] 贺建民, 戴小平, 郭磊. 隧道围岩稳定性及安全性分析的位移判别方法[J]. 矿业安全与环保, 2001.28(5): 36-37
[49] 张孟喜, 邓荣基, 朱文喜. 岩石破坏机理与岩石强度准则新探[J]. 甘肃科学学报.1996(1): 56-61
[50] 康勇, 深埋隧道围岩破坏机理相关问题研究[D]. 重庆大学博士学位论文, 2006.7
[51] 吴梦军, 陈彰贵, 许锡宾. 公路隧道围岩稳定性研究现状与展望[J]. 重庆交通学院学报, 2003.22(2): 24-28
[52] 《水利水电工程岩石实验规程》SL264-2001.
[53] 张玉军, 刘谊平. 锚固正交各向异性岩体的本构关系和破坏准则[J]. 力学学报, 2002, 34(5): 812-818.
[54] 何江达, 范景伟, 王桂芳等. 横观各向同性岩体孔径变形法的三维地应力分析计算[J]. 岩石力学与工程学报, 2000, 19(3): 299-303.
[55] 王越之, 李自俊. 横观各向同性地层地应力的研究[J]. 石油学报, 1999. 20(1): 34-37.
[56] Itasca Consulting Group,Inc.FLAC(Fast Lagrangian Analysis of Continnua) User Manuals, Version5.0, Minneapolis, 2005.5.
[57] Itasca Consulting Group,Inc.FLAC3D(Fast Lagrangian Analysis of Continnua in 3Dimisions) User Manuals,Version2.1,Minneapolis, 2002.6.
[58] 徐林生, 王兰生, 徐进等. 二郎山公路隧道岩体应力测试研究[J]. 华东公路, 2002,134(1): 63-64.
[59] 张有天, 胡惠昌. 地应力场的趋势分析[J]. 水利学报, 1984(4):31-38
[60] 冯夏庭. 智能岩石力学导论[M].北京: 科学出版社.2000.
[61] 邓建辉, 廖勇龙. 边坡初始地应力场位移反分析初步研究[J]. 贵州工业大学学报, 1997.26(supp.): 102-107
[62] 朱伯芳. 岩体初始地应力反分析[J]. 水利学报, 1994(10): 30-35
[63] 周先贵, 曹国金. 岩土力学数值方法研究进展[J]. 建筑技术开发, 2002.29(8): 15-18
[64] 亢会明. 隧道围岩稳定性分析智能决策支持系统研究[D].重庆: 重庆大学.2001
[65] 梁志勇, 石豫川, 李天斌. 基于统计损伤的岩爆预测[J]. 工程地质学报, 2005.13(1): 85-88
[66] 梁志勇, 刘汉超, 石豫川等. 岩爆预测的概率模型[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(18): 3098-3101
[67] 徐则民, 黄润秋. 岩爆与爆破的关系[J]. 岩石力学与工程学报, 2003.22(3): 414-419
[68] 张玉祥, 杨昌玲, 陆士良等. 巷道围岩移近量神经网络预报模型-巷道围岩稳定性的聚类分析[J]. 阜新矿业学院学报(自然科学版), 1997.16(5): 530-534
[69] 冯夏庭, 王泳嘉等. 深部开采诱发的岩爆及其防治策略-综合集成智能系统研究[J]. 中国矿业, 1998.7(6): 44-47
[70] 王元汉, 李卧东, 李启光等. 岩爆预测的模糊数学综合评判方法[J]. 岩石力学与工程学报, 1998.17(5): 493-501
[71] 高玮, 杨明成, 郑颖人. 隧道围岩破坏模式的进化神经网络识别[J]. 岩土力学, 2002.23(6): 691-694
[72] 张玉祥. 巷道围岩稳定性识别模糊神经网络与模糊数学研究[J]. 岩土工程学报, 1998.20(3): 90-93
[73] 周保生, 朱维生. 巷道围岩参数的人工神经网络预测[J]. 岩土力学, 1999, 20(1): 22-26
[74] 陈昌彦, 王思敬, 沈小克. 边坡岩体稳定性的人工神经网络预测模型[J]. 岩土工程学报, 2001.23(2): 157-161
[75] 郝哲, 刘斌. 基于差分法及神经网络的硐室围岩力学参数分析[J]. 岩土力学, 2003.24(Supp.): 77-80
[76] 周建春, 魏琴, 刘光栋. 采用 BP 神经网络反演隧道围岩力学参数[J]. 岩石力学与工程学报, 2004.23(6): 941-945
[77] 吴刚. 工程岩体卸荷破坏机制研究的现状及展望[J]. 工程地质学报, 2001, 9(2): 174-181
[78] 王贤能, 黄润秋. 岩石卸荷破坏特征与岩爆效应[J]. 山地研究, 1998.16(4): 281-285
[79] 张后全, 夏洪春, 唐春安等. 巷道围岩破坏与支护方案选取可视化研究[J]. 金属矿山, 2004(12): 5-8
[80] 邵国建. 岩体初始地应力场的反演回归分析[J]. 水利水电科技进展, 2000, 20(5): 36-38
[81] 靳晓光, 李春晓, 沈军辉. 二郎山公路隧道围岩变形影响因素研究[J].地质灾害与环境保护, 2000.11(1): 58-62
[82] 黄志鹏, 朱可善, 郭映忠. 岩石 Kaiser 效应方向独立性试验研究[J]. 长江科学院院报, 98, 15(2): 8-9.
[83] 王宏图, 鲜学福, 尹光志. 声发射凯塞尔效应岩体地应力测试的研究[J]. 煤炭学报, 1997, 22(5): 486-489.
[84] 梁远文, 林红梅, 潘文彬. 基于 BP 神经网络的三维地应力场反演分析[J]. 广西水利水电, 2004No.4:5-8
[85] 分水及笔架山隧道不良地质超前探测预报研究[R]. 重庆: 重庆大学, 2004.63-72
[86] 何满潮, 吕晓俭, 景海河. 深部工程围岩特性及非线性动态力学设计理念[J]. 岩石力学与工程学报, 2002.21(8): 1215-1224
[87] 徐 则 民 , 黄 润 秋 , 范 柱 国 等 . 长 大 隧 道 岩 爆 灾 害 研 究 进 展 . 自 然 灾 害 学报.2004.Vol.13.No.2:16-24.
[88] 刘正雄. 岩爆预防及防治技术研究[J]. 中国铁道科学, 2001, 22(4): 74-76
[89] 姜晨光, 隋明寿, 贺勇. 地下采矿岩爆原因的新认识[J]. 矿业研究与开发, 2004.8
[90] 姜晨光, 李振源, 廖明全. 岩爆的地应力解释与新预警方法[J]. 中国矿山工程, 2004, 33(3): 25-29
[91] 周青春, 李海波, 杨春和. 地下工程岩爆及其风险评估综述[J]. 岩土力学增刊, 2003, 24(10)Supp.: 669-673
[92] 王青海, 李晓红, 顾义磊. 地下工程中岩爆灾害的成因及防治措施[J]. 重庆大学学报, 2003, 26(7): 116-120
[93] 姜彤, 黄志全, 赵彦彦. 动态权重灰色归类模型在南水北调西线工程岩爆风险评估中的应用[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(7):1104-1108
[94] 肖本职, 罗超, 文刘元坤. 鄂西地应力测量与隧道岩爆预测分析[J], 岩石力学与工程学报, 2005, 24(24): 4472-4477
[95] 郭雷, 李夕兵, 岩小名. 岩爆研究进展及发展趋势[J]. 矿山技术, 2006, 6(1): 16-21
[96] 许东俊, 章光, 李廷芥. 岩爆应力状态研究[J]. 岩石力学与工程学报,2000, 19(2):169-172
[97] 徐林生, 唐伯明, 慕长春等.高地应力与岩爆有关问题的研究现状.公路交通技术.2002.No.4:48-51.
[98] 郭雷, 李夕兵, 岩小明等.基于 BP 网络理论的岩爆预测方法.工业安全与环保.2005.Vol.31.No.10:32-35.
[99] 康 勇 , 李 晓 红 , 王 青 海 等 . 隧 道 地 应 力 测 试 及 岩 爆 预 测 研 究 . 岩 土 力学.2005.Vol.26.No.6:959-963
[100] 重庆大学.分水及笔架山隧道不良地质超前探测预报研究[R].重庆:重庆大学, 2004.
[101] 周宏伟, 谢和平, 左建平.深部高地应力下岩石力学行为研究进展.力学进展.2005.35(1):91-99
[102] 王善勇.岩爆机理的数值试验研究[D]. 沈阳:东北大学.2003
[103] 张斌 , 符文熹 , 聂德新等 . 影响深埋长隧道岩爆的主要因素分析 . 山地学报.2000.Vol.18(supp.):94-97.
[104] 张志强, 关宝树, 翁汉民.岩爆发生条件的基本分析.铁道学报.1998.20(4):82-85
[105] 翟新献, 李化敏.巷道围岩变形量与开采深度的关系.焦作矿业学院学报.1995.14(6):51-55
[106] John A.Hudson, John P.Harrison. Engineering rock mechanics:An introduction to the principle[M].Kent:Pergamon press.1997:61
[107] 姜繁智, 向晓东, 朱东升.国内外岩爆预测的研究现象与发展趋势.工业安全与环保.2003.Vol.29.No.8:19-22.
[108] 孟陆波, 李天斌, 王震宇. 基于 Matlab 神经网络工具箱的岩爆预测模型[J]. 2003, 14(4): 81-85
[109] 刘金海, 马涛, 袁坚. 基于非线性灰色归类模型的岩爆预测方法[J]. 地下空间与工程学报, 2005, 1(6): 821-824
[110] 孙海涛, 丁德馨, 杨挺拔. 基于分线性混沌理论的岩爆预测方法展望[J]. 西部探矿工程, 2005, 115(11): 9-11
[111] 蔡美峰, 王金安, 王双红. 玲珑金矿深部开采岩体能量分析与岩爆综合预测[J]. 岩石力学与工程学报, 2001, 20(1): 38-42
[112] 邓群峰. 模糊数学在岩爆预测中的应用[J]. 公路, 2005, 10: 174-177
[113] 李四年, 唐春安, 王述红. 深部开采岩爆机理数值分析方法与应用[J]. 湖北工学院学报, 2003, 18(1): 46-49
[114] 李桂云, 李金良, 赵晓举等 . 深部巷道岩爆预测及防治技术[J]. 河南理工大学学报, 2006, 25(4): 266-269
[115] 王卫国. 深埋特长隧道铁路隧道的岩爆预测[J]. 铁道勘察, 2006.3:59-62
[116] 唐礼忠, 潘长良, 谢学武. 深埋硬岩矿床岩爆控制研究[J]. 岩石力学与工程学报. 2003, 22(7): 1607-1611
[117] 杨涛, 李国维. 基于先验知识的岩爆预测研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2000, 19(4): 429-431
[118] 黄学军, 姜永东. 隧道岩爆的判据与预测预报[J]. 矿业安全与环保, 2005.4: 7-10
[119] 王青海, 李晓红, 艾吉人. 通渝隧道围岩变形河岩爆的数值模拟[J]. 地下空间, 2003, 23(9): 291-296
[120] 刘元坤, 罗超文, 尹健民. 西部地应力测量与岩爆分析[J]. 岩土力学, 2003. 24(10): 94-95
[121] 吕庆, 孙红月, 尚岳全, 等.深埋特长公路隧道岩爆预测综合研究.岩石力学与工程学报.2005.24(16):2982-2988
[122] 王穗辉, 潘国荣.人工神经网络在隧道地表变形预测中的应用.同济大学学报.2001.Vol.29.No.10:1147-1151.
[123] 高永强, 边亦海, 李立增.人工神经网络在隧道变形预测中的应用.石家庄铁路工程职业技术学院学报.2004.Vol.3.No.1:28-31.
[124] 黄其芳 . 人工神经网络对隧道围岩进行分类的应用研究 . 西部探矿工程.2004.Vol.96.No.5:113-114.
[125] 王海超, 郭嗣宗, 邓利民.神经网络理论在预测巷道围岩变形中的应用.建井技术.1997.Vol.18.No.4:38-41.
[126] 吴洪词.采场围岩稳定性的神经网络预测控制.东北煤炭技术.1997.No.4:17-21.
[127] 霍润科, 刘汉东.神经网络法在地下洞室围岩分类中的应用.华北水利水电学院学报.1998.Vol.19.No.2:61-63.
[128] 杨莹春, 诸静. 一种新的岩爆分级预测模型及其应用[J]. 煤炭学报, 2000, 25(2): 169-172
[129] 周建春, 魏琴, 刘光栋.采用 BP 神经网络反演隧道围岩力学参数.岩石力学与工程学报.2004, 23(6): 941-945
[130] 周保生, 朱维申.巷道围岩参数的人工神经网络预测.岩土力学.1999, 20(1): 22-26
[131] 白明洲, 王连俊, 许兆义.岩爆危险性预测的神经网络模型及应用研究.中国安全科学学报.2002, 12(4): 65-69.
[132] 闫河, 成卫, 潘英俊, 何光敏. 基于遗传算法的BP网络快速自适应性算法[J]. 计算机仿真, 2005, 22(1): 103-106
[133] 陈海军, 郦能惠, 聂德新等.岩爆预测的人工神经网络模型[J]. 岩土工程学报, 2002.24(2): 229-232
[134] 杨涛, 沈培良. 基于人工神经网络的岩爆烈度预测研究[J]. 公路交通科技, 2004, 21(7): 30-38
[135] 邹志晖.锚杆在不同岩体中的工作机理[J]. 土工程学报, 1993(6):71～79.
[136] 汉纳 тн. 技术在岩土工程中的应用[M], 工业出版社, 87.
[137] 侯朝炯, 勾攀峰.巷道锚杆支护围岩强度强化机理研究[J].岩石力学与工程学报, 2000, 19(3):342～345.
[138] 葛修润, 刘建斌.加锚节理面抗剪性能研究[J].岩土工程学报, 1988(1):7～8.
[139] 钟新谷, 徐虎.全长锚固锚杆的横向作用研究[J].岩土工程学报, 1997(1): 94～98.
[140] 姚显春, 李宁, 陈蕴生.隧洞中全长粘结式锚杆的受力分析[J].岩石力学与工程学报, 2005, 24(13):2272～2276.
[141] 苏超, 姜弘道, 钱向东等.三峡永久船闸衬砌墙结构及结构锚杆受力仿真分析[J].河海大学学报, 1999, 27(6):25～29.
[142] 张军, 傅作新等.三峡永久船闸墩-锚杆岩基的非线性耦合分析[J].岩石力学与工程学报, 1998(3):230～238.
[143] 严德群.三维锚杆的数值模拟及其相互作用分析[硕士学位论文].南京:河海大学, 2001.06.
[144] 伍佑伦, 王元汉, 许梦国.拉剪条件下节理岩体中锚杆的力学作用分析[J].岩石力学与工程学报, 2003, 22(5):769～772.
[145] 李术才, 朱维申.复杂应力条件下断续节理岩体断裂损伤机理研究及其应用[J].岩石力学与工程学报, 1999, 18(2):142～146.
[146] 杨延毅, 王慎跃.加锚节理岩体的损伤增韧止裂模型研究[J].岩土工程学报, 1995, 17(1):9～17.
[147] 赵宁.带锚杆结构分析的界面元法[J].水利水电科技进展, 1995, 15(5):37～41.
[148] 张二海, 陈庆寿, 冉恒谦.显式拉格朗日差分法在链子崖危岩体锚固工程中的应用[J].探矿工程, 1998(6):36～38.
[149] P. Jia, C. A. Tang, Numerical study of failure mechanism of tunnel in jointed rock mass[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2007.10
[150] Chan, L., Goodman, R.E., 1987. Predicting the number of dimensions of key blocks of an excavation using block theory and joint statistics. In: Proceedings of the 28th US Symposium on Rock Mechanics, pp. 81–87.
[151] Everling, G., 1964. Model study of rock-joint deformation. International Journal of Rock Mechanics and Mining Science and Geomechanics Abstracts 1, 319–326.
[152] Goodman, R.E., 1976. Methods of Geological Engineering in Discontinuous Rocks. West Publishing Co..Goodman, R.E., Shi, G., 1985. Block Theory and its Application to Rock Engineering. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.
[153] Goodman, R.E., Heuze, H.E and Bureau, G.J.1972. On modeling techniques for the study of tunnels in jointed rock. Fourteenth Symposium on Rock Mechanics, pp. 441–479.
[154] Hao, Y.H., Azzam, R., 2005. The plastic zones and displacements around underground openings in rock masses containing a fault. Tunnelling and Underground Space Technology 20, 49–61.
[155] Hoerger, S.F., Young, D.S., 1990. Probabilistic prediction of key block occurrences.In: Proceedings of the 31st US Symposium on Rock Mechanics, pp. 229–236.
[156] Jaeger, J.C., Cook, N.G.W., 1979. Fundamentals of Rock Mechanics, third ed. Halsted Press, NY.
[157] Jeon, S., Kim, J., Seo, Y., Hong, C., 2004. Effect of a fault and weak plane on the stability of a tunnel in rock – a scaled model test and numerical analysis. International Journal of Rock Mechanics and Mining Science 41 (1), 658–663.
[158] Jiang, Y., Tanabashi, Y., Li, B., Xiao, J., 2006. Influence of geometrical distribution of rock joints on deformational behavior of undergroundopening. Tunnelling and Underground Space Technology 21 (5), 485–491.
[159] Jia, P., Tang, C.A., Yang, T.H., Li, L.C., 2007. Application of strength reduction method on the stability study of rock tunnel. Chinese Journal of Mechanics and Engineering 29 (3), 50–55.
[160] Song, J.-J., Lee, C.-I., Seto, M., 2001. Stability analysis of rock blocks around a tunnel using a statistical joint modeling technique. Tunnelling and Underground Space Technology 16 (4), 341–351.
[161] Dole·zalov?a, M. 2002. Approaches to numerical modelling of ground movements due to shallow tunnelling. Pages 365{373 of: Soil structure interaction in urban civil engineering, vol. 2.
[162] Desari, G. R., Rawlings, C. G., & Bolton, M. D. 1996. Numerical modelling of a NATM tunnel construction in london clay. Pages 491{496 of: Proc. of the International Symposium on Geotechnical Aspects of Underground Construction in Soft Ground. Balkema, Rotterdam.
[163] Augarde, C. E., Burd, H. J., & Houlsby, G. T. 1998. Some experience of modelling tunneling in soft ground using three-dimensional ˉnite elements. Pages 603{612 of: 4th European conference on Numerical Methods in Geotechnical Engineering.