CN111767603A - 基于bim的围岩稳定性监测评估方法、系统及存储介质 - Google Patents

基于bim的围岩稳定性监测评估方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN111767603A CN202010912602.XA CN202010912602A CN111767603A CN 111767603 A CN111767603 A CN 111767603A CN 202010912602 A CN202010912602 A CN 202010912602A CN 111767603 A CN111767603 A CN 111767603A
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Abstract

本申请涉及隧道工程的领域，尤其是涉及一种基于BIM的围岩稳定性监测评估方法、系统及存储介质，该评估方法包括以下步骤：S01：获取隧道施工过程中的监测数据；S02：根据所述监测数据建立BIM模型；S03：根据所述BIM模型，对隧道中的围岩稳定性进行安全性评估，若评估为安全状态，则进入下一阶段的施工过程并进入步骤S04，若评估为危险状态，则发出危险警报；S04：实时获取隧道施工过程中的监测数据并更新所述BIM模型，返回步骤S03。本申请通过BIM技术管理隧道施工及监测过程中的各种信息，结合传感器自动采集监测数据，可以实现对隧道施工过程中监测数据的有效管理，并实时对围岩稳定性进行安全性评估。

Description

基于BIM的围岩稳定性监测评估方法、系统及存储介质
技术领域
本申请涉及隧道工程的领域，尤其是涉及一种基于BIM的围岩稳定性监测评估方法、系统及存储介质。
背景技术
目前我国的公路隧道基本上都采用复合式衬砌型式，工程中越来越多地采用新奥法进行施工。
新奥法是把围岩和支护结构作为一个统一的受力体系来考虑，围岩既是荷载的来源，又是支护结构体系的一部分，围岩和支护结构相互作用。新奥法施工充分利用围岩的自承能力和开挖面的空间约束作用，采用锚杆和喷射混凝土为主要支护手段，及时对围岩进行加固，约束围岩的松弛和变形，并通过对围岩和支护结构的监控和量测来指导地下工程的设计与施工。因此监控和量测是新奥法施工的一个重要组成部分。现场量测可以把隧道开挖后围岩和支护结构体系力学形态的变化动态作为判断围岩稳定性和支护结构体系可靠性的依据，把施工监测所获得的信息加以处理，建立一些必要的判断准则，确定支护参数或进行施工决策。合理有效地应用现场量测技术，可以确保施工安全，确定支护施作时机，提供修改设计的依据，判断隧道工程的最终稳定性。
相关技术中，隧道现场监控和量测手段通过人工手工采集和管理监测数据，容易造成数据的混乱和丢失；生成各种变化曲线并分析围岩和支护结构的变化情况很不方便，隧道施工中的时间效应和空间效应难以确定，对围岩稳定性的分析多为定性判断，缺乏科学的依据。
发明内容
为了实现对隧道施工过程中监测数据的有效管理和实时评估，本申请提供一种基于BIM的围岩稳定性监测评估方法、系统及存储介质。
第一方面，本申请提供一种基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，采用如下的技术方案：
一种基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，包括以下步骤：
S01：获取隧道施工过程中的监测数据；
S02：根据所述监测数据建立BIM模型；
S03：根据所述BIM模型，对隧道中的围岩稳定性进行安全性评估，若评估为安全状态，则进入下一阶段的施工过程并进入步骤S04，若评估为危险状态，则发出危险警报；
S04：实时获取隧道施工过程中的监测数据并更新所述BIM模型，返回步骤S03。
通过采用上述技术方案，通过BIM技术管理隧道施工及监测过程中的各种信息，结合传感器自动采集监测数据，可以实现对隧道施工过程中监测数据的有效管理，并实时对围岩稳定性进行安全性评估。
优选的，所述监测数据包括围岩地层的几何信息，隧道支护结构信息，传感器类型、数量和安装位置信息以及传感器的采集信息。
优选的，所述步骤S04具体包括以下步骤：
S41：实时获取隧道施工过程中的监测数据；
S42：根据所述围岩地层的几何信息，将当前阶段开挖完的围岩从所述BIM模型中去除；
S43：根据所述隧道支护结构信息，将当前阶段施工完成的隧道支护结构添加到所述BIM模型中；
S44：根据所述传感器类型、数量和安装位置信息，将当前阶段施工完成的传感器信息添加到所述BIM模型中；
S45：将所述传感器的采集信息更新到所述BIM模型中；
S46：返回步骤S03。
通过采用上述技术方案，在隧道施工过程中，实时更新所述BIM模型，其中，所述传感器的采集信息与所述BIM模型中对应的传感器保持一一对应的关系，以保证所述BIM模型与实际隧道施工过程的现场情况保持一致。
优选的，所述步骤S03具体包括以下步骤：
S31：根据所述BIM模型，建立有限元数值分析模型；
S32：采用有限元数值分析方法对所述有限元数值分析模型进行分析，获得围岩塑性区域及区域内最大主应力；
S33：将所述围岩塑性区域与预设的塑性区域合理范围进行比对，并将所述区域内最大主应力与预设的最大主应力允许阈值范围进行比对；
S34：若所述围岩塑性区域处于合理范围内且所述区域内最大主应力处于允许阈值范围内，则评估为安全状态，进入下一阶段的施工过程并进入步骤S04；否则评估为危险状态，发出危险警报。
通过采用上述技术方案，根据所述BIM模型自动建立有限元数值分析模型，并采用对比围岩塑性区域及区域内最大主应力的计算值和预设值的方法，实现了围岩稳定性实时评估的自动化和量化。
优选的，所述有限元数值分析模型包括：三维有限元网格单元、有限元网格单元材料属性和有限元网格单元边界条件。
通过采用上述技术方案，三维有限元网格单元通过从BIM模型中提取隧道围岩及支护结构的几何信息及结构信息后直接生成；有限元网格单元边界条件根据隧道埋深与开挖参数进行自动设定。
优选的，所述有限元网格单元材料属性包括隧道支护结构材料和围岩材料，所述隧道支护结构材料的力学参数根据所述BIM模型中隧道支护结构的材料属性信息直接赋值，所述围岩材料的力学参数根据所述监测数据进行反演计算。
通过采用上述技术方案，有限元网格单元材料属性分为两类，一类是隧道支护结构材料，这部分材料的力学参数在设计施工时有明确参数，可根据BIM模型中材料属性信息直接赋值；而另一类是围岩材料，这部分材料的力学参数通过地质勘查测定，属于离散数据，如果直接用于有限元分析会影响计算结果，因此需要结合实时监测数据进行反演计算合理的围岩材料力学参数。
优选的，所述反演计算包括以下步骤：
S311：将所述BIM模型中的围岩地层的力学参数作为初始值；
S312：将所述初始值代入所述有限元数值分析模型进行有限元数值分析，得到所述BIM模型中各个传感器位置处的位移或应力应变数据作为计算值；
S313：将所述计算值与所述传感器的采集信息进行一一比较；
S314：若误差处于预设范围内，则所述BIM模型中的围岩地层的力学参数就是待求的围岩材料的力学参数；若误差处于预设范围外，则对所述初始值进行修正，并重新计算比较。
通过采用上述技术方案，由初始值出发进行反演计算，修正速度快且算法简单，易于工程应用。
优选的，所述对所述初始值进行修正，并重新计算比较，包括以下步骤：
S3141：提取所述BIM模型中围岩地层的力学参数作为
Figure 69418DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 630718DEST_PATH_IMAGE001
为一个
Figure 678308DEST_PATH_IMAGE002
维向量，用于记录围岩地层的各种力学参数信息；
S3142：根据
Figure 66695DEST_PATH_IMAGE001
构建容量为
Figure 465316DEST_PATH_IMAGE003
的粒子群
Figure 721985DEST_PATH_IMAGE004
，每个粒子代表一种可能的围岩材料的力学参数；为保证初始粒子群的随机性，各粒子初始参数按下式进行计算：
Figure 138928DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，
Figure 947484DEST_PATH_IMAGE006
为
Figure 708767DEST_PATH_IMAGE007
间的随机实数；
S3143：设置参数
Figure 644493DEST_PATH_IMAGE008
来辅助修正过程，其中，
Figure 666676DEST_PATH_IMAGE008
为一个
Figure 895401DEST_PATH_IMAGE002
维向量，且初始时
Figure 143979DEST_PATH_IMAGE009
；
S3144：根据所述BIM模型建立有限元数值分析模型，并分别将各粒子
Figure 867085DEST_PATH_IMAGE010
中记录的力学参数信息赋值至对应的三维有限元网格单元，进行有限元数值分析，得到所述BIM模型中各测点位置处的位移或应力应变计算值；
S3145：设所述BIM模型中测点数为
Figure 494506DEST_PATH_IMAGE011
，不同测点的位移或应力应变计算值分别为
Figure 51390DEST_PATH_IMAGE012
；
S3145：根据所述各测点的计算值与实测值，通过适应度函数：
Figure 646319DEST_PATH_IMAGE013
；
分析不同粒子代表的围岩材料与实际围岩材料的差异性；其中，
Figure 156804DEST_PATH_IMAGE014
表示不同测点的实测值；
S3146：
Figure 153578DEST_PATH_IMAGE015
值越小，说明与实际围岩材料的差异性越小；若
Figure 615784DEST_PATH_IMAGE015
值小于预定值，则表明此时粒子代表的围岩材料与实际围岩材料的差异满足误差条件，即得到了合理的围岩材料的力学参数；若
Figure 183163DEST_PATH_IMAGE015
值不满足误差条件，则需要修正各粒子中记录的参数信息，并进行迭代计算，直至获取到合理的围岩材料的力学参数；
S3147：在各粒子迭代计算的过程中，通过参数
Figure 513650DEST_PATH_IMAGE016
来记录粒子
Figure 505876DEST_PATH_IMAGE010
与实际围岩材料差异最小时的信息，通过参数
Figure 247305DEST_PATH_IMAGE017
记录所有粒子在各次迭代中与实际围岩材料差异最小时的信息；则对各粒子中记录的参数信息进行修正的计算方法为：
Figure 816827DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 436158DEST_PATH_IMAGE019
与
Figure 282891DEST_PATH_IMAGE020
是介于（0，1）之间的随机数，每次计算时重新更新随机值，
Figure 211533DEST_PATH_IMAGE021
与
Figure 143717DEST_PATH_IMAGE022
是学习因子，将各粒子的参数信息进行修正后代入步骤S3144中进行迭代计算。
通过采用上述技术方案，为了解决反演计算分析参数难以确定的问题，采用上述算法来修正围岩材料的力学参数。
第二方面，本申请提供一种基于BIM的围岩稳定性监测评估系统，采用如下的技术方案：
一种基于BIM的围岩稳定性监测评估系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行所述监测评估方法的计算机程序。
第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行所述监测评估方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.通过BIM技术管理隧道施工及监测过程中的各种信息，结合传感器自动采集监测数据，可以实现对隧道施工过程中监测数据的有效管理，并实时对围岩稳定性进行安全性评估，并实时反馈于设计或施工决策；
2.通过反演计算隧道的围岩材料力学参数，并采用有限元数值分析软件定量分析围岩稳定性，评估隧道施工安全性；
3.为了解决反演计算分析参数难以确定的问题，采用算法来修正围岩材料的力学参数，由初始值出发进行反演计算，修正速度快且算法简单，易于工程应用。
附图说明
图1是本申请评估方法的流程示意图。
图2是本申请更新BIM模型的流程示意图。
图3是本申请安全性评估的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。
BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）是数字技术在建筑工程中的直接应用，解决建筑工程在软件中的描述问题，使设计人员和工程技术人员能够对各种建筑信息做出正确的应对，并为协同工作提供坚实的基础。利用BIM技术可以对工程监测数据进行有效的管理，在施工过程中充分利用监测数据来掌握围岩和支护结构的动态信息。通过BIM技术管理隧道施工及监测过程中的各种信息，结合传感器自动采集监测数据，可以实现对隧道施工过程中监测数据的有效管理，并实时对围岩稳定性进行安全性评估，且能够反馈于设计或施工决策。
本申请实施例公开一种基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，参照图1，包括以下步骤：
S01：获取隧道施工过程中的监测数据；
S02：根据所述监测数据和隧道设计方案建立BIM模型；
S03：根据所述BIM模型，对隧道中的围岩稳定性进行安全性评估，若评估为安全状态，则进入下一阶段的施工过程并进入步骤S04，若评估为危险状态，则发出危险警报；
S04：实时获取隧道施工过程中的监测数据并更新所述BIM模型，返回步骤S03；在隧道的施工过程中，实时更新BIM模型并进行安全性评估。
本申请实施例中，隧道设计方案是设计人员进行设计的隧道施工方案，包括隧道工程信息、传感器类型、数量和安装位置信息等本领域技术人员在隧道施工中所需的各种信息，所述监测数据包括围岩地层的几何信息，隧道支护结构信息，传感器类型、数量和安装位置信息以及各个传感器的采集信息等。因为传感器类型、数量和安装位置信息也能够对围岩稳定性产生影响，所以需要将实际安装的传感器类型、数量和安装位置信息也导入BIM模型中。
BIM模型包括监测数据、隧道工程信息、传感器的三维几何尺寸、传感器的安装位置信息、围岩地层的岩性信息、围岩地层的力学参数信息以及隧道支护结构的材料属性信息等。隧道工程信息包括隧道工程结构的三维几何尺寸、隧道工程结构的空间位置信息、隧道支护结构的材料属性以及施工方案等各类能够影响围岩稳定性的信息，隧道支护结构包括喷射混凝土、钢支撑、二次衬砌、锚杆等。
隧道围岩地层的几何信息、岩性信息和力学参数信息可以通过地质钻孔勘查获取，隧道工程信息、传感器类型、数量和安装位置信息可以通过隧道设计方案获取，监测数据则通过对应的传感器实时获取。传感器的监测项目包括隧道水平收敛位移、拱顶下沉量、锚杆内力、围岩与喷层间压力、喷射混凝土与二次衬砌间压力、钢支撑应力、喷射混凝土应力、二次衬砌应力等。据此选择的传感器包括位移传感器和应力（压力）传感器，为实现自动化，选用具备自动采集功能的传感器，本实施例中采用分布式光纤位移传感器和分布式光纤应力传感器，并配备相关的自动采集设备。
本申请实施例中，在隧道施工过程中实时更新所述BIM模型，其中，所述传感器的采集信息与所述BIM模型中对应的传感器保持一一对应的关系，即各个传感器监测到的数据发送到BIM模型中与之相对应的数据节点，以保证所述BIM模型与实际隧道施工过程的现场情况保持一致。
本申请实施例中，参照图2，所述步骤S04具体包括以下步骤：
S41：实时获取隧道施工过程中的监测数据；本实施例中的实时获取，也可以是根据不同施工阶段，按阶段进行获取和评估；
S42：根据所述围岩地层的几何信息，将当前阶段开挖完的围岩从所述BIM模型中去除；
S43：根据所述隧道支护结构信息，将当前阶段施工完成的隧道支护结构添加到所述BIM模型中；
S44：根据所述传感器类型、数量和安装位置信息，将当前阶段施工完成的传感器信息添加到所述BIM模型中；
S45：将所述传感器的采集信息更新到所述BIM模型中；
S46：返回步骤S03。
本申请实施例中，对围岩稳定性的实时评估采用有限元数值分析实现，利用有限元数值分析得到围岩塑性区域及区域内最大主应力，该塑性区域处于合理范围且最大主应力在允许阈值范围内，则判断围岩处于安全状态，反之则处于危险状态。
本申请实施例中，参照图3，所述步骤S03具体包括以下步骤：
S31：根据所述BIM模型，建立有限元数值分析模型；
S32：采用有限元数值分析方法对所述有限元数值分析模型进行分析，获得围岩塑性区域及区域内最大主应力；
S33：将所述围岩塑性区域与预设（设计时规定）的塑性区域合理范围进行比对，并将所述区域内最大主应力与预设（设计时规定）的最大主应力允许阈值范围进行比对；
S34：若所述围岩塑性区域处于合理范围内且所述区域内最大主应力处于允许阈值范围内，则评估为安全状态，进入下一阶段的施工过程并进入步骤S04；否则评估为危险状态，发出危险警报。
本申请实施例中，所述有限元数值分析模型包括：三维有限元网格单元、有限元网格单元材料属性和有限元网格单元边界条件。
其中，三维有限元网格单元可以通过从BIM模型中提取隧道围岩及支护结构的几何信息及结构信息后直接生成；有限元网格单元边界条件可以根据隧道埋深与开挖参数进行自动设定；所述有限元网格单元材料属性分为两类，一类是隧道支护结构材料，这部分材料的力学参数在设计施工时有明确参数，可根据BIM模型中隧道支护结构的材料属性信息直接赋值；而另一类是围岩材料，这部分材料的力学参数通过地质勘查测定，属于离散数据，如果直接用于有限元分析会影响计算结果，因此需要结合监测数据进行反演计算合理的围岩材料力学参数。
本申请实施例中，所述反演计算包括以下步骤：
S311：将所述BIM模型中的围岩地层的力学参数作为初始值；
S312：将所述初始值代入所述有限元数值分析模型进行有限元数值分析，得到所述BIM模型中各个传感器位置处的位移或应力应变数据作为计算值；
S313：将所述计算值与所述传感器的采集信息进行一一比较；
S314：若误差处于预设范围内，则所述BIM模型中的围岩地层的力学参数就是待求的围岩材料的力学参数；若误差处于预设范围外，则对所述初始值进行修正，并重新计算比较，一直到准则函数达到极小值。
本申请实施例中，所述对所述初始值进行修正，并重新计算比较，包括以下步骤：
S3141：提取所述BIM模型中围岩地层的力学参数作为
Figure 65274DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 891148DEST_PATH_IMAGE001
为一个
Figure 475844DEST_PATH_IMAGE002
维向量，用于记录围岩地层的各种力学参数信息，各种力学参数信息包括但不限于弹性模型、泊松比、剪切模量、粘聚力或内摩擦角数据；
S3142：根据
Figure 160904DEST_PATH_IMAGE001
构建容量为
Figure 636884DEST_PATH_IMAGE003
的粒子群
Figure 192630DEST_PATH_IMAGE004
，每个粒子代表一种可能的围岩材料的力学参数；为保证初始粒子群的随机性，各粒子初始参数按下式进行计算：
Figure 712342DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，
Figure 478173DEST_PATH_IMAGE006
为
Figure 633211DEST_PATH_IMAGE007
间的随机实数；
S3143：为便于对粒子
Figure 918830DEST_PATH_IMAGE010
记录的力学参数信息进行修正，设置参数
Figure 501121DEST_PATH_IMAGE008
来辅助修正过程，其中，
Figure 754248DEST_PATH_IMAGE008
为一个
Figure 579157DEST_PATH_IMAGE002
维向量，且初始时
Figure 375075DEST_PATH_IMAGE009
；
S3144：根据所述BIM模型建立有限元数值分析模型，并分别将各粒子
Figure 987321DEST_PATH_IMAGE010
中记录的力学参数信息赋值至对应的三维有限元网格单元，进行有限元数值分析，得到所述BIM模型中各测点位置处的位移或应力应变计算值；
S3145：设所述BIM模型中测点数为
Figure 478477DEST_PATH_IMAGE011
，不同测点的位移或应力应变计算值分别为
Figure 709738DEST_PATH_IMAGE012
；
S3145：根据所述各测点的计算值与实测值，通过适应度函数：
Figure 219217DEST_PATH_IMAGE013
；
分析不同粒子代表的围岩材料与实际围岩材料的差异性；其中，
Figure 720474DEST_PATH_IMAGE014
表示不同测点的实测值，实测值为所述传感器的采集信息；
S3146：
Figure 948193DEST_PATH_IMAGE015
值越小，说明与实际围岩材料的差异性越小；若
Figure 858511DEST_PATH_IMAGE015
值小于预定值，则表明此时粒子代表的围岩材料与实际围岩材料的差异满足误差条件，即得到了合理的围岩材料的力学参数；若
Figure 97863DEST_PATH_IMAGE015
值不满足误差条件，则需要修正各粒子中记录的参数信息，并进行迭代计算，直至获取到合理的围岩材料的力学参数；
S3147：在各粒子迭代计算的过程中，通过参数
Figure 317492DEST_PATH_IMAGE016
来记录粒子
Figure 16195DEST_PATH_IMAGE010
与实际围岩材料差异最小时的信息，通过参数
Figure 854838DEST_PATH_IMAGE017
记录所有粒子在各次迭代中与实际围岩材料差异最小时的信息；则对各粒子中记录的参数信息进行修正的计算方法为：
Figure 338909DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 214592DEST_PATH_IMAGE019
与
Figure 292270DEST_PATH_IMAGE020
是介于（0，1）之间的随机数，每次计算时重新更新随机值，
Figure 528079DEST_PATH_IMAGE021
与
Figure 7602DEST_PATH_IMAGE022
是学习因子，本实施例中
Figure 552722DEST_PATH_IMAGE023
，将各粒子的参数信息进行修正后代入步骤S3144中进行迭代计算。
本申请还提供一种基于BIM的围岩稳定性监测评估系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行上述任一种监测评估方法的计算机程序。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一种监测评估方法的计算机程序。
在本申请中可能出现的对各种消息/信息/设备/网元/系统/装置/动作/操作/流程/概念等各类客体进行了赋名，可以理解的是，这些具体的名称并不构成对相关客体的限定，所赋名称可随着场景，语境或者使用习惯等因素而变更，对本申请中技术术语的技术含义的理解，应主要从其在技术方案中所体现/执行的功能和技术效果来确定。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
还应理解，在本申请的各个实施例中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，不同的实施例之间的术语和/或描述具有一致性、且可以相互引用，不同的实施例中的技术特征根据其内在的逻辑关系可以组合形成新的实施例。
可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
非易失性存储器可以是ROM、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyEPROM，EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是RAM，其用作外部高速缓存。RAM有多种不同的类型，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhancedSDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器。
上述任一处提到的处理器，可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制上述的反馈信息传输的方法的程序执行的集成电路。该处理单元和该存储单元可以解耦，分别设置在不同的物理设备上，通过有线或者无线的方式连接来实现该处理单元和该存储单元的各自的功能，以支持该系统芯片实现上述实施例中的各种功能。或者，该处理单元和该存储器也可以耦合在同一个设备上。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01：获取隧道施工过程中的监测数据；
S02：根据所述监测数据建立BIM模型；
S03：根据所述BIM模型，对隧道中的围岩稳定性进行安全性评估，若评估为安全状态，则进入下一阶段的施工过程并进入步骤S04，若评估为危险状态，则发出危险警报；
S04：实时获取隧道施工过程中的监测数据并更新所述BIM模型，返回步骤S03。
2.根据权利要求1所述的基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于：所述监测数据包括围岩地层的几何信息，隧道支护结构信息，传感器类型、数量和安装位置信息以及传感器的采集信息。
3.根据权利要求2所述的基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于，所述步骤S04具体包括以下步骤：
S41：实时获取隧道施工过程中的监测数据；
S42：根据所述围岩地层的几何信息，将当前阶段开挖完的围岩从所述BIM模型中去除；
S43：根据所述隧道支护结构信息，将当前阶段施工完成的隧道支护结构添加到所述BIM模型中；
S44：根据所述传感器类型、数量和安装位置信息，将当前阶段施工完成的传感器信息添加到所述BIM模型中；
S45：将所述传感器的采集信息更新到所述BIM模型中；
S46：返回步骤S03。
4.根据权利要求2所述的基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于，所述步骤S03具体包括以下步骤：
S31：根据所述BIM模型，建立有限元数值分析模型；
S32：采用有限元数值分析方法对所述有限元数值分析模型进行分析，获得围岩塑性区域及区域内最大主应力；
S33：将所述围岩塑性区域与预设的塑性区域合理范围进行比对，并将所述区域内最大主应力与预设的最大主应力允许阈值范围进行比对；
S34：若所述围岩塑性区域处于合理范围内且所述区域内最大主应力处于允许阈值范围内，则评估为安全状态，进入下一阶段的施工过程并进入步骤S04；否则评估为危险状态，发出危险警报。
5.根据权利要求4所述的基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于，所述有限元数值分析模型包括：三维有限元网格单元、有限元网格单元材料属性和有限元网格单元边界条件。
6.根据权利要求5所述的基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于：所述有限元网格单元材料属性包括隧道支护结构材料和围岩材料，所述隧道支护结构材料的力学参数根据所述BIM模型中隧道支护结构的材料属性信息直接赋值，所述围岩材料的力学参数根据所述监测数据进行反演计算。
7.根据权利要求6所述的基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于，所述反演计算包括以下步骤：
S311：将所述BIM模型中的围岩地层的力学参数作为初始值；
S312：将所述初始值代入所述有限元数值分析模型进行有限元数值分析，得到所述BIM模型中各个传感器位置处的位移或应力应变数据作为计算值；
S313：将所述计算值与所述传感器的采集信息进行一一比较；
S314：若误差处于预设范围内，则所述BIM模型中的围岩地层的力学参数就是待求的围岩材料的力学参数；若误差处于预设范围外，则对所述初始值进行修正，并重新计算比较。
8.根据权利要求7所述的基于BIM的围岩稳定性监测评估方法，其特征在于，所述对所述初始值进行修正，并重新计算比较，包括以下步骤：
S3141：提取所述BIM模型中围岩地层的力学参数作为
Figure 782117DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 62795DEST_PATH_IMAGE001
为一个
Figure 952253DEST_PATH_IMAGE002
维向量，用于记录围岩地层的各种力学参数信息；
S3142：根据
Figure 752719DEST_PATH_IMAGE001
构建容量为
Figure 69431DEST_PATH_IMAGE003
的粒子群
Figure 73290DEST_PATH_IMAGE004
，每个粒子代表一种可能的围岩材料的力学参数；为保证初始粒子群的随机性，各粒子初始参数按下式进行计算：
Figure 891073DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，
Figure 421412DEST_PATH_IMAGE006
为
Figure 282926DEST_PATH_IMAGE007
间的随机实数；
S3143：设置参数
Figure 288928DEST_PATH_IMAGE008
来辅助修正过程，其中，
Figure 520190DEST_PATH_IMAGE008
为一个
Figure 45980DEST_PATH_IMAGE002
维向量，且初始时
Figure 704494DEST_PATH_IMAGE009
；
S3144：根据所述BIM模型建立有限元数值分析模型，并分别将各粒子
Figure 932213DEST_PATH_IMAGE010
中记录的力学参数信息赋值至对应的三维有限元网格单元，进行有限元数值分析，得到所述BIM模型中各测点位置处的位移或应力应变计算值；
S3145：设所述BIM模型中测点数为
Figure 341067DEST_PATH_IMAGE011
，不同测点的位移或应力应变计算值分别为
Figure 845998DEST_PATH_IMAGE012
；
S3145：根据所述各测点的计算值与实测值，通过适应度函数：
Figure 800047DEST_PATH_IMAGE013
；
分析不同粒子代表的围岩材料与实际围岩材料的差异性；其中，
Figure 265795DEST_PATH_IMAGE014
表示不同测点的实测值；
S3146：
Figure 838858DEST_PATH_IMAGE015
值越小，说明与实际围岩材料的差异性越小；若
Figure 588509DEST_PATH_IMAGE015
值小于预定值，则表明此时粒子代表的围岩材料与实际围岩材料的差异满足误差条件，即得到了合理的围岩材料的力学参数；若
Figure 854405DEST_PATH_IMAGE015
值不满足误差条件，则需要修正各粒子中记录的参数信息，并进行迭代计算，直至获取到合理的围岩材料的力学参数；
S3147：在各粒子迭代计算的过程中，通过参数
Figure 40404DEST_PATH_IMAGE016
来记录粒子
Figure 682738DEST_PATH_IMAGE010
与实际围岩材料差异最小时的信息，通过参数
Figure 286895DEST_PATH_IMAGE017
记录所有粒子在各次迭代中与实际围岩材料差异最小时的信息；则对各粒子中记录的参数信息进行修正的计算方法为：
Figure 333480DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 898453DEST_PATH_IMAGE019
与
Figure 937953DEST_PATH_IMAGE020
是介于（0，1）之间的随机数，每次计算时重新更新随机值，
Figure 537562DEST_PATH_IMAGE021
与
Figure 253583DEST_PATH_IMAGE022
是学习因子，将各粒子的参数信息进行修正后代入步骤S3144中进行迭代计算。
9.一种基于BIM的围岩稳定性监测评估系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行如权利要求1至8中任一种监测评估方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至8中任一种监测评估方法的计算机程序。
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