터널의 환기설계에 관련하여 종류식과 횡류식의 환기용량의 산정을 위해서 필요한 제반 가정들을 검토하였고, 종류식 설계에서의 최종 값인 임계유속 산정을 위한 몇 가지의 공식을 분석하였다. 이를 토대로 특정 공식을 개선하기 위한 방안을 실험결과를 토대로 제시하였다. 횡류식 설계에서 국제적으로 사용되고 있는 용량산정에 관한 지침은 화재공학적 의미가 전혀 없으며 관행적으로 적용되어 온 것임을 알 수 있었다. 뿐만 아니라 기존의 횡류식 환기설계에는 설계개념조차 명확하지 않음을 입증하였다. 즉 횡류식 시스템에서는 종류식에서의 "연기의 역류 방지를 위한 최소 유속의 유지"라는 개념조차 없이 환기용량이 결정되어 왔으며, 이것은 터널의 화재환기가 오염물질의 환기로부터 시작되어 정확한 화재공학적 분석이 결여되었기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 시도로 횡류식 환기의 설계개념으로서 연기전파거리와 연기축적을 제안하였다. 축소모델 터널을 이용하여 연기전파거리에 관한 실험결과를 제시하였고, 이를 이용하여 기존의 관행대로 설계된 유럽의 터널들에 적용하였을 때 안전성에 문제가 있음을 보였다.
지하구조물에 대한 설계 및 시공기술의 많은 발전에도 불구하고 아직도 상당부분 그간의 경험에 의존하며, 또한 많은 불확정성 요소들을 내포하고 있다. 그 중 가장 대표되는 것이 지반계수로서, 이를 설계단계에서 정확히 산정하는 데는 많은 어려움이 따른다. 본 논문의 주된 목적은 지하공간의 설계와 시공을 유기적으로 연결할 수 있는 지반공학적 접근의 일환으로 최적의 지반계수를 산정하는 데 있다. 이를 위하여 초기예측치와 계측치로부터 예측된 간을 합리적으로 조합할 수 있는 Extended Bayesian Method(EBM)을 적용하였으며, 이를 유한요소해석으로부터 구할 수 있도록 하였다. 또한 부산 지하철 현장과 캐나다의 Darlington취수터널에 대한 예제해석을 수행하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
터널의 주변지반을 보강할 경우 지반의 강도정수는 변화한다. 그러므로 보강된 터널주변지반의 지보, 보조 및 보강, 굴착설계 시 보강된 주변지반의 강도기준에 대하여 고려하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 터널의 주변지반을 보강할 경우 터널주변지반의 복합거동에 대한 연구로써 간편 터널 지보/보강 설계법과 보강된 주변지반의 강도정수변화에 대하여 이론적 및 실험적으로 연구하였으며, 또한 터널주변 강도정수 변화 결과에 따른 복합항복함수에 대해서도 제시하였다. 연구결과, 록볼트의 경우에는 터널주변지반의 내부마찰각의 증가보다는 점착력의 증가에 많은 영향을 준다는 것을 알 수 있었다.
This paper presents some proposed methods for discontinuum analysis with rock discontinuities data acquisited in tunnel design stage. The limit equilibrium method for rock block sliding and falling proposed in this paper can consider the tunnel excavation and support stage, and, to the extent, the standard deviations and means of joint set orientation. Simple Distinct Elemet modelling methods are recommended in estimating the stability of tunnels in jointed rock masses. Because, the simple models are likely to show more consistent and clear than very complex model with finite joint length and joint deviation parameters.
Azadi, Mohammad;Ghasemi, S. Hooman;Mohammadi, Mohammadreza
Geomechanics and Engineering
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제22권5호
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pp.433-439
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2020
Tunnels are one of the most important constructions in civil engineering. The damage to these structures caused enormous costs. Therefore, the safe and economic design of these structures has long been considered. However, both applied loads on the tunnels as well as the resistance of the structural members are naturally uncertain parameters, hence, the design of these structures requires considering the probabilistic approaches. This study aims to determine the load and resistant factors of lining tunnels concerning the earthquake extreme events limit state function. For this purpose, tunnels that have been designed according to the previous design codes (AASHTO Tunnel LRFD 2017) and using reliability analysis, the optimum reliability of these structures for different loading scenarios is determined. In this paper, the tunnel is considered circular. Finally, the proper load and resistance factors are calculated corresponding to the obtained target reliability. Based on the performed calibration earthquake extreme events limit state function, the result of this study can be recommended to AASHTO Tunnel LRFD 2017.
Geology conditions are crucial in decision-making during the planning and design phase of a tunnel project. Estimation of the geology conditions of road tunnels is subject to significant uncertainties. In this work, the effectiveness of a novel regression method in estimating geological or geotechnical parameters of road tunnel projects was explored. This method, called Gaussian process regression (GPR), formulates the learning of the regressor within a Bayesian framework. The GPR model was trained with data of old tunnel projects. To verify its feasibility, the GPR technique was applied to a road tunnel to predict the state of three geological/geomechanical parameters of Rock Mass Rating (RMR), Rock Structure Rating (RSR) and Q-value. Finally, in order to validate the GPR approach, the forecasted results were compared to the field-observed results. From this comparison, it was concluded that, the GPR is presented very good predictions. The R-squared values between the predicted results of the GPR vs. field-observed results for the RMR, RSR and Q-value were obtained equal to 0.8581, 0.8148 and 0.8788, respectively.
Nowadays, more and more subway tunnels were planed and constructed underneath the ground of urban cities to relieve the congested traffic. Potential damage may occur in existing tunnel if the new tunnel is constructed too close. So far, previous studies mainly focused on the tunnel-tunnel interactions with circular shape. The difference between circular and horseshoe shaped tunnel in terms of deformation mechanism is not fully investigated. In this study, three-dimensional numerical parametric studies were carried out to explore the effect of different tunnel shapes on the complicated tunnel-tunnel interaction problem. Parameters considered include volume loss, tunnel stiffness and relative density. It is found that the value of volume loss play the most important role in the multi-tunnel interactions. For a typical condition in this study, the maximum invert settlement and gradient along longitudinal direction of horseshoe shaped tunnel was 50% and 96% larger than those in circular case, respectively. This is because of the larger vertical soil displacement underneath existing tunnel. Due to the discontinuous hoop axial stress in horseshoe shaped tunnel, significant shear stress was mobilized around the axillary angles. This resulted in substantial bending moment at the bottom plate and side walls of horseshoe shaped tunnel. Consequently, vertical elongation and horizontal compression in circular existing tunnel were 45% and 33% smaller than those in horseshoe case (at monitored section X/D = 0), which in latter case was mainly attributed to the bending induced deflection. The radial deformation stiffness of circular tunnel is more sensitive to the Young's modulus compared with horseshoe shaped tunnel. This is because of that circular tunnel resisted the radial deformation mainly by its hoop axial stress while horseshoe shaped tunnel do so mainly by its flexural rigidity. In addition, the reduction of soil stiffness beneath the circular tunnel was larger than that in horseshoe shaped tunnel at each level of relative density, indicating that large portion of tunneling effect were undertaken by the ground itself in circular tunnel case.
Explicit design formulae of liquid column vibration absorber (LCVA) for suppressing harmonic vibration of structures with small inherent structural damping are developed in this study. The developed design formulae are also applicable to the design of a tuned mass damper (TMD) and a tuned liquid column damper (TLCD) for damped structures under harmonic force excitation. The optimum parameters of LCVA for suppressing harmonic vibration of undamped structures are first derived. Numerical searching of the optimum parameters of tuned vibration absorber system for suppressing harmonic vibration of damped structure is conducted. Explicit formulae for these optimum parameters are then obtained by a series of curve fitting techniques. The analytical result shows that the control performance of TLCD for reducing harmonic vibration of undamped structure is always better than that of non-uniform LCVA for same mass and length ratios. As for the effects of structural damping on the optimum parameters, it is found that the optimum tuning ratio decreases and the optimum damping ratio increases as the structural damping is increased. Furthermore, the optimum head loss coefficient is inversely proportional to the amplitude of excitation force and increases as the structural damping is increased. Numerical verification of the developed explicit design expressions is also conducted and the developed expressions are demonstrated to be reasonably accurate for design purposes.
The reliable estimation of the system parameters and the accurate prediction of the system behavior are important to design tunnel safely and economically. Therefore, the back analysis using the field measurements data is useful to evaluate the geotechnical parameter for tunnel. In the back analysis method, the selection of initial value and uncertainty of field measurements influence significantly on the analysis result. In this paper, to overcome uncertainty of field measurements, we performed the back analysis using the displacement data gained at each step of excavation and support.
Mahmoodzadeh, Arsalan;Nejati, Hamid Reza;Mohammadi, Mokhtar;Ibrahim, Hawkar Hashim;Mohammed, Adil Hussein;Rashidi, Shima
Geomechanics and Engineering
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제31권3호
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pp.265-279
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2022
Tunnel convergence prediction is essential for the safe construction and design of tunnels. This study proposes five machine learning models of deep neural network (DNN), K-nearest neighbors (KNN), Gaussian process regression (GPR), support vector regression (SVR), and decision trees (DT) to predict the convergence phenomenon during or shortly after the excavation of tunnels. In this respect, a database including 650 datasets (440 for training, 110 for validation, and 100 for test) was gathered from the previously constructed tunnels. In the database, 12 effective parameters on the tunnel convergence and a target of tunnel wall convergence were considered. Both 5-fold and hold-out cross validation methods were used to analyze the predicted outcomes in the ML models. Finally, the DNN method was proposed as the most robust model. Also, to assess each parameter's contribution to the prediction problem, the backward selection method was used. The results showed that the highest and lowest impact parameters for tunnel convergence are tunnel depth and tunnel width, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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