本文選題：高速公路隧道 + 健康狀況��； 參考：《大連交通大學》2014年碩士論文

【摘要】：高速公路隧道由于受到地層壓力作用、腐蝕性介質(zhì)作用、人為因素、汽車循環(huán)荷載作用等因素的影響,會引起隧道結(jié)構(gòu)損傷和失穩(wěn),從而導致隧道健康狀況的劣化,甚至造成隧道崩塌等災難事故。隨著我國高速公路隧道通車里程的不斷增加,如何有效預防隧道健康狀況的劣化對通行安全的影響顯得尤為必要。本文通過對隧道健康狀況的診斷分析,構(gòu)建隧道健康診斷預警體系,從而形成一套集物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與綜合診斷于一體的高速公路隧道健康診斷預警系統(tǒng),以期實現(xiàn)對高速公路隧道運營期間健康狀態(tài)劣化趨勢的實時診斷和預警。主要研究成果如下： (1)研究高速公路隧道健康診斷及預警平臺的總體功能結(jié)構(gòu)框架,包括平臺的結(jié)構(gòu)、組成及通信方式等。 (2)基于物聯(lián)網(wǎng)應用技術(shù)實現(xiàn)針對高速公路隧道健康診斷信息的智能化和便利化管控,并結(jié)合高速公路隧道監(jiān)測信息遠程通信實際,制定了高效、穩(wěn)定的遠程信息智能通信方案。 (3)參照國家相關(guān)法律法規(guī)和規(guī)范要求,對所研究隧道的健康狀況進行較詳盡的診斷分析,構(gòu)建隧道健康狀況診斷預警指標體系,探討高速公路隧道健康診斷預警指標的確定、度量以及組合賦權(quán)的方法；在確立診斷預警指標判定標準基礎(chǔ)上,建立高速公路隧道健康診斷預警指標評價集,劃分了隧道健康等級量化標準,劃分了診斷預警等級。 (4)通過對所研究的高速公路隧道實際,一方面,確立隧道健康狀況診斷及預警指標權(quán)重；另一方面,綜合運用神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯等學科交叉技術(shù),基于診斷預警理念,提出隧道健康診斷預警的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡方法。 (5)基于上述理論和技術(shù)研究,以烏池壩高速公路隧道為例,開發(fā)烏池壩高速公路隧道健康診斷預警平臺。
[Abstract]:Due to the influence of formation pressure, corrosive medium, artificial factors, car cyclic load and other factors, the tunnel structure will be damaged and unstable, which will lead to the deterioration of tunnel health. Even caused tunnel collapse and other disasters. With the increasing mileage of freeway tunnel, it is necessary to prevent the deterioration of tunnel health. Through the diagnosis and analysis of the tunnel health condition, the paper constructs the tunnel health diagnosis early warning system, thus forms a set of highway tunnel health diagnosis early warning system which integrates the Internet of things technology and the comprehensive diagnosis. In order to realize the real-time diagnosis and early warning of the trend of health deterioration during the operation of highway tunnel. The main findings are as follows: The main contents of this paper are as follows: 1) the general functional framework of the highway tunnel health diagnosis and early warning platform is studied, including the structure, composition and communication mode of the platform. Based on the technology of Internet of things (IOT), the intelligent and convenient control of highway tunnel health diagnosis information is realized. Combining with the practice of remote communication of highway tunnel monitoring information, an efficient and stable scheme of remote intelligent communication is established. According to the relevant laws, regulations and regulations of the country, the author makes a detailed diagnosis and analysis of the health condition of the tunnel studied, constructs the early warning index system of the tunnel health condition diagnosis, and probes into the determination of the early warning index of the highway tunnel health diagnosis. On the basis of establishing diagnostic and early warning index judgment standard, the evaluation set of highway tunnel health diagnosis early warning index is established, the quantification standard of tunnel health grade is divided, and the diagnostic early warning grade is divided. On the one hand, the weight of the tunnel health condition diagnosis and early warning index is established; on the other hand, the integrated use of neural network, fuzzy logic and other interdisciplinary techniques, based on the diagnostic and early warning concept, A fuzzy neural network method for tunnel health diagnosis and early warning is proposed. Based on the above theoretical and technical research, the early warning platform for the health diagnosis of Wuchiba expressway tunnel is developed by taking the tunnel of Wuchiba expressway as an example.
【學位授予單位】：大連交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U457

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