本发明涉及隧道防护，特别涉及一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法、系统与设备。
背景技术：
1、岩爆是隧道中常见的灾害，尤其是在深部或构造应力很高的隧道，当岩体中聚积的高弹性应变能大于岩石破坏所消耗的能量时，临空岩体积聚的应变能突然而猛烈地全部释放，致使岩体发生像爆炸一样的脆性断裂，造成大量岩石崩落，并产生巨大声响和气浪冲击，往往造成开挖工作面的严重破坏、设备损坏和人员伤亡，已成为岩石地下工程和岩石力学领域的世界性难题。
2、传统采用锚杆-金属网-喷射混凝土防护体系，但金属网防护体系存在施工繁琐、耗费人工大、造价高等缺点，难以满足隧道建设要求。近年来学者提出采用高分子聚合物制成的柔性网防护网代替传统金属网，在发挥支护作用的同时，起到拦截岩爆石块的作用。
3、然而，岩爆灾害特征复杂，传统“经验导向为主”的防控设计缺乏动态调整过程，难以兼顾隧道建设安全性和经济性的要求，导致柔性网因安全性和经济性的不兼容，无法满足隧道建设要求。
技术实现思路
1、本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法、系统与设备，以解决现有技术传统“经验导向为主”的防控设计缺乏动态调整过程，难以兼顾隧道建设安全性和经济性的要求，导致柔性网因安全性和经济性的不兼容，无法满足隧道建设要求的问题。
2、本发明具体提供如下技术方案：一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，包括如下步骤：
3、获取岩爆隧道的隧道尺寸参数和围岩物理力学参数；
4、基于所述隧道尺寸参数和围岩物理力学参数，建立不同参数下的隧道数值模型，并通过隧道数值模型开展岩爆数值模拟试验，根据试验结果获取不同参数下的岩爆石块特征参数；
5、获取初始柔性网参数，确定所述初始柔性网参数的敏感因素取值区间，并结合岩爆石块特征参数建立石块冲击柔性网的数值模型；
6、通过所述石块冲击柔性网的数值模型开展柔性网落石冲击试验，根据试验结果建立柔性网参数与极限吸能能力之间的映射关系，以及柔性网在不同能量下的破坏模式，并通过映射关系和破坏模式获取柔性网拦截能力与冲击能量的映射关系，根据所述柔性网拦截能力与冲击能量的映射关系建立柔性网对应岩爆隧道参数的样本库；
7、将所述样本库中的岩爆隧道参数输入bp神经网络，获取bp神经网络中柔性网参数的初步取值；
8、根据所述初步取值和工程地勘数据建立柔性网防护岩爆隧道数值模型，并开展柔性网拦截岩爆石块数值模拟试验；
9、基于所述柔性网拦截岩爆石块数值模拟试验结果获取冲击后柔性网和石块关键参数，通过冲击后柔性网和石块关键参数获得岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本，使用岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本对柔性网防护效果进行定量评价，并基于所述定量评价结果确定最终柔性网参数。
10、优选的，所述获取岩爆隧道的隧道尺寸参数和围岩物理力学参数，其中所述隧道尺寸参数包括隧道洞径r和隧道埋深h，围岩物理力学参数包括密度、粘聚力、内摩擦角、弹性模量、泊松比和地应力。
11、优选的，所述获取初始柔性网参数，确定所述初始柔性网参数的敏感因素取值区间，并结合岩爆石块特征参数建立石块冲击柔性网的数值模型，其中岩爆石块特征参数包括石块尺寸、岩爆弹射石块数量和弹射石块动能，所述初始柔性网参数包括密度、弹性模量和泊松比，所述敏感因素包括柔性网的条带拉伸强度、节点强度、条带宽度和网孔边长。
12、优选的，将所述样本库中的岩爆隧道参数输入bp神经网络，获取bp神经网络中柔性网参数的初步取值，具体为：
13、将岩爆隧道参数输入bp神经网络的输入层中，通过神经元连接权值处理并输出到输出层，获得柔性网参数的初步取值；具体表达式为：
14、。
15、其中，是表示岩爆隧道参数的输入信号，是神经元的突触权值， n是输入层神经元数量，是偏置，是激活函数，是表示柔性网参数输出信号，，为神经元数目。
16、优选的，所述获取bp神经网络中柔性网参数的初步取值后，还包括如下步骤：
17、将bp神经网络输出结果与测试样本进行对比并分析误差，若误差不满足要求，通过神经元连接反向传播至输入层，通过神经元进行连接权值修正，不断修正连接权值直至误差满足要求。
18、优选的，所述将bp神经网络输出结果与测试样本进行对比并分析误差，若误差不满足要求，通过神经元连接反向传播至输入层，通过神经元进行连接权值修正，不断修正连接权值直至误差满足要求，包括如下步骤：
19、获取bp神经网络隐含层的输入，具体表达式为：
20、。
21、其中为输入层节点到隐含层节点的权值，为岩爆隧道参数的输入信号；
22、通过bp神经网络隐含层对bp神经网络隐含层的输入进行处理，获取bp神经网络隐含层的输出，具体表达式为：
23、。
24、其中，为激活函数，为隐含层节点的阈值；
25、通过所述bp神经网络隐含层的输出输入输出层，输出，具体表达式为：
26、。
27、其中，为隐含层节点到输出层节点的权值，为隐含层节点的输出，为输出层节点的阈值，为输出层节点的实际输出值；
28、通过bp神经网络的期望输出与实际输出值之差获取输出误差，具体表达式为：
29、。
30、其中，为输出层节点的期望输出值，为输出层的节点数；
31、通过对bp神经网络的权值和阈值调整，获取最优的实际输出值，并通过所述最优的实际输出值获得最优的输出误差；其中调整后的权值和阈值具体为：
32、。
33、通过所述最优的输出误差获取全局误差，具体表达式为：
34、。
35、其中，为学习速率，为输出层神经元的梯度值，为隐含层神经元的梯度值，为调整后隐含层节点到输出层节点的权值，为调整后输入层节点到隐含层节点的权值，为调整后输出层节点的阈值，为调整后隐含层节点的阈值。
36、优选的，所述通过冲击后柔性网和石块关键参数获得岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本，包括如下步骤：
37、获取包括岩爆石块的拦截比、柔性网吸能比的岩爆拦截石块效果参数；具体表达式为：
38、。
39、。
40、其中，为岩爆弹射石块数量；为逃逸石块数量；为弹射石块动能；为逃逸石块动能；
41、获取柔性网成本，具体表达式为：
42、。
43、其中，为柔性网价格系数，为所需柔性网的数量。
44、优选的，所述使用岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本对柔性网防护效果进行定量评价，具体表达式为：
45、柔性网防护效果=。
46、最优防护效果=。
47、其中，表示在石块拦截比一定的情况下，柔性网吸能最大且成本最低。
48、本发明提供一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计系统，包括：
49、数据获取模块，用于获取岩爆隧道的隧道尺寸参数和围岩物理力学参数；
50、模拟试验模块，用于基于所述隧道尺寸参数和围岩物理力学参数，建立不同参数下的隧道数值模型，并通过隧道数值模型开展岩爆数值模拟试验，根据试验结果获取不同参数下的岩爆石块特征参数；
51、数值模型构建模块，用于获取初始柔性网参数，确定所述初始柔性网参数的敏感因素取值区间，并结合岩爆石块特征参数建立石块冲击柔性网的数值模型；
52、冲击试验模块，用于通过所述石块冲击柔性网的数值模型开展柔性网落石冲击试验，根据试验结果建立柔性网参数与极限吸能能力之间的映射关系，以及柔性网在不同能量下的破坏模式，并通过映射关系和破坏模式获取柔性网拦截能力与冲击能量的映射关系，根据所述柔性网拦截能力与冲击能量的映射关系建立柔性网对应岩爆隧道参数的样本库；
53、初值获取模块，用于将所述样本库中的岩爆隧道参数输入bp神经网络，获取bp神经网络中柔性网参数的初步取值；
54、柔性网拦截模块，用于根据所述初步取值和岩爆隧道的工程地勘数据建立柔性网防护岩爆隧道数值模型，并开展柔性网拦截岩爆石块数值模拟试验；
55、优化模块，用于基于所述柔性网拦截岩爆石块数值模拟试验结果获取冲击后柔性网和石块关键参数，通过冲击后柔性网和石块关键参数获得岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本，使用岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本对柔性网防护效果进行定量评价，并基于所述定量评价结果确定最终柔性网参数。
56、本发明提供一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有程序，所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法的步骤。
57、与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：
58、本发明通过岩爆和柔性网落石冲击试验数值模拟建立隧道参数和柔性网参数间的映射关系，基于bp神经网络和遗传算法建立柔性网参数初选模型，通过结合岩爆石块的拦截比、柔性网吸能比和柔性网成本建立防护效果定量评价模型，动态调整柔性网参数，实现对柔性网参数进行进一步确定，在保证隧道岩爆防护效果的前提下，降低施工成本。
1.一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，所述获取岩爆隧道的隧道尺寸参数和围岩物理力学参数，其中所述隧道尺寸参数包括隧道洞径r和隧道埋深h，围岩物理力学参数包括密度、粘聚力、内摩擦角、弹性模量、泊松比和地应力。
3.如权利要求1所述的一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，所述获取初始柔性网参数，确定所述初始柔性网参数的敏感因素取值区间，并结合岩爆石块特征参数建立石块冲击柔性网的数值模型，其中岩爆石块特征参数包括石块尺寸、岩爆弹射石块数量和弹射石块动能，所述初始柔性网参数包括密度、弹性模量和泊松比，所述敏感因素包括柔性网的条带拉伸强度、节点强度、条带宽度和网孔边长。
4.如权利要求1所述的一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，将所述样本库中的岩爆隧道参数输入bp神经网络，获取bp神经网络中柔性网参数的初步取值，具体为：
5.如权利要求4所述的一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，所述获取bp神经网络中柔性网参数的初步取值后，还包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，所述将bp神经网络输出结果与测试样本进行对比并分析误差，若误差不满足要求，通过神经元连接反向传播至输入层，通过神经元进行连接权值修正，不断修正连接权值直至误差满足要求，包括如下步骤：
7.如权利要求1所述的一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，所述通过冲击后柔性网和石块关键参数获得岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本，包括如下步骤：
8.如权利要求7所述的一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法，其特征在于，其特征在于，所述使用岩爆拦截石块效果参数和柔性网成本对柔性网防护效果进行定量评价，具体表达式为：
9.一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有程序，所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述一种岩爆隧道用柔性网参数的优化设计方法的步骤。
