基于不確定性分析的地下洞室群施工進度仿真分析與優(yōu)化研究.pdf

1、隨著我國水電建設的發(fā)展和施工技術的改進，水電站地下洞室群的數目越來越多，其規(guī)模也越來越大，這給其施工管理帶來了挑戰(zhàn)。而施工進度又是地下洞室群施工管理的重點。地下洞室群施工面臨著施工工期緊、施工工藝復雜、不確定性因素多等難點，同時面臨如何使制定的進度計劃更有效地指導實際施工等問題。如何解決這些問題，是目前地下洞室群施工進度研究的重點。因此，本文就上述問題展開深入的研究分析，并取得了以下研究成果：
　　1、確定了地下洞室群施工進度各不

2、確定性參數的概率分布類型，采用馬爾科夫蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo，MCMC）采樣方法和基于均勻設計的敏感性分析方法對不同類型的仿真參數進行了采樣和優(yōu)化。
　　地下洞室群施工中存在多種不確定性因素。目前考慮不確定性因素的施工進度仿真研究僅集中在對具有隨機性的工序時間進行概率分析從而計算完工概率方面，沒有考慮巖性、施工干擾等多方面的不確定性；并且，現有施工進度仿真研究中采用蒙特卡洛方法（Monte Ca

3、rlo，MC）模擬不確定性因素，具有仿真次數多、結果不穩(wěn)定、沒有考慮隨機序列之間的相關性等缺陷。針對上述問題，首先分析了不確定性仿真輸入參數的概率分布類型；其次，采用Markov概率轉移方程改進了巖性參數的概率分布；最后，采用MCMC方法對不確定性仿真輸入參數進行采樣，通過馬爾可夫鏈的狀態(tài)轉移概率方程考慮了仿真參數各個采樣狀態(tài)之間的相互影響，克服了目前大多采用的MC方法的缺點，為施工進度仿真、魯棒性分析與優(yōu)化提供了輸入數據。除此之外，采

4、用基于均勻設計的參數敏感性分析方法分析了資源配置參數取值變化對施工工期的影響，為施工組織設計中初始施工方案的優(yōu)化配置和實際施工中進度控制關鍵參數的確定提供了科學依據。
　　2、綜合考慮地下洞室群施工中的不確定性因素，提出了基于不確定性分析的地下洞室群施工進度仿真理論與建模方法。
　　針對目前地下洞室群施工進度仿真對巖性、機械故障、施工干擾等不確定性因素考慮不足的缺點，建立了基于不確定性分析的耦合CPM（Critical Pa

5、th Method）和CYCLONE（Cycle Operation Network）的地下洞室群施工進度仿真模型：運用MCMC方法對基于不確定性分析的仿真模型輸入參數進行采樣，通過概率分布函數考慮了活動節(jié)點持續(xù)時間的不確定性；采用Markov概率轉移方程改進仿真模型中巖性參數的選取方法，更準確地考慮巖性施工參數的不確定性；為仿真干擾發(fā)生時的施工進度，仿真模型中增加了系統動力學仿真模塊，實現了考慮機械故障率變化的施工進度仿真，為施工進度

6、魯棒性分析提供了便捷的途徑。
　　3、考慮趕工程度對機械故障率的影響，建立了施工機械故障率影響下的施工進度系統動力學與離散事件仿真耦合模型。
　　針對目前地下洞室群施工過程模擬所采用的離散事件仿真方法沒有考慮施工進度和機械故障之間的相互影響，以及通過隨機概率函數對機械故障進行MCMC采樣沒有考慮機械故障率的變化等問題，本文建立了施工機械故障與施工進度相互影響的系統動力學模型，采用模型中的不同趕工程度的反饋關系模擬了機械故障率

7、的變化，在模型中運用隨機概率分布來描述時間延遲等變量以及加入“突發(fā)性磨損”等輔助變量，從不同方面考慮了機械故障的不確定性。利用離散事件仿真?zhèn)戎赜趯κ┕すに嚰毠?jié)的分析，系統動力學側重于從施工系統整體的角度對變量之間因果關系或連續(xù)變化的過程進行分析的優(yōu)點，建立了考慮施工機械故障率的施工進度系統動力學與離散事件仿真耦合模型，為預測施工干擾下的施工工期及魯棒性指標提供了合理的依據。
　　4、為提高施工進度的抗干擾能力，對地下洞室群施工進度

8、魯棒性及其分析方法進行了研究。
　　針對現有研究以工期最短為仿真目標，沒有考慮施工進度抵抗不確定性干擾的能力的問題，首先根據地下洞室群施工進度仿真模型的邏輯構成結構，提出了時間偏差和結構偏差兩個判斷施工進度魯棒性優(yōu)劣的指標，為施工進度魯棒性度量提供更全面的判斷依據；其次，提出了基于關鍵鏈的魯棒性施工進度緩沖確定方法，在考慮工序緊前緊后關系的同時，考慮了資源約束對緩沖區(qū)的影響；最后建立了以工期和魯棒性綜合最優(yōu)為目標的施工進度優(yōu)化模型

9、，并采用遺傳算法進行求解，為提出魯棒性高的施工方案提供了依據。
　　5、考慮工期與魯棒性相互制約的關系，提出了基于數據包絡分析的地下洞室群施工進度仿真多方案評價與優(yōu)選方法。
　　地下洞室群施工工期與魯棒性這兩個關鍵因素，存在互相制約、此消彼漲的關系。目前地下洞室群施工仿真多方案優(yōu)選的研究中主要采用基于特爾菲法的線性加權求解法或采用層次分析法的多目標規(guī)劃方法，由于這些方法存在主觀認識依賴程度高，加權系數缺少依據，缺乏后分析等不