基于MLAPSO的土壤参数反分析方法在分阶段挖掘变形预测中的应用

《Expert Systems with Applications》：Application of soil parameter back analysis method based on MLAPSO in staged excavation deformation prediction

基于智能优化算法的多阶段深基坑变形预测与参数反分析研究，提出MLAPSO算法整合GPS初始化、自适应系数机制、多层级学习策略和变异消除机制，有效解决高维参数优化中的局部最优问题，通过上海地铁21号线军民路站工程验证，变形预测相对误差低于1%，为复杂地质条件下的施工安全控制提供新方法。

　　在城市化进程不断加快的背景下，深基坑开挖作业日益频繁，尤其是在已有的建筑结构密集区域。这类工程不仅对城市空间利用提出了更高的要求，同时也对施工安全构成了严峻挑战。特别是在与现有结构相邻的深基坑开挖过程中，土体变形的准确预测变得尤为重要。如果预测不准确，可能会导致周围建筑物的损坏、道路塌陷、隧道衬砌裂缝，甚至出现建筑倾覆等严重后果。因此，如何在施工过程中有效预测支护结构的变形以及土体的移动，成为了保障工程安全的关键问题。

传统的优化算法在处理这类高维问题时，往往表现出一定的局限性。例如，粒子群优化（PSO）算法虽然在某些情况下表现出良好的收敛性能，但在复杂的优化问题中容易过早收敛于局部最优解，从而影响预测的准确性。此外，随着工程问题的复杂化，特别是土层结构的多变性以及支护参数的多样性，传统算法在参数识别方面的效率和可靠性也受到了质疑。因此，研究一种能够克服这些缺陷的新型优化算法，成为了当前土木工程领域的重要课题。

本文提出了一种名为“多级学习自适应粒子群优化算法”（Multi-Level Learning Adaptive Particle Swarm Optimization, MLAPSO）的新方法，该算法融合了多种先进的优化策略，包括“良好点集”（Good Point Set, GPS）初始化、自适应系数（Adaptive Coefficient, AC）机制、多级学习（Multi-Level Learning, MLL）策略以及突变-消除（Mutation-Elimination, ME）机制。这些策略的结合使得MLAPSO在全局搜索能力和稳定性方面表现优异，特别是在处理高维、非线性以及多参数的复杂优化问题时，具有显著的优势。为了验证算法的有效性，研究团队首先在基准测试函数上进行了算法性能的评估，随后通过合成案例，包括基坑参数识别和盾构隧道引起的地面沉降分析，进一步展示了MLAPSO在参数识别和变形预测方面的优越性。

在实际应用中，研究团队还开发了一种基于MLAPSO的“分阶段参数反演”框架，该框架能够在基坑开挖的不同阶段动态更新土体参数和敏感性分析，从而有效避免局部最优解，提高预测的准确性。通过对上海地铁21号线“ Junmin Road Station”项目的实际监测数据进行验证，研究结果表明，MLAPSO算法能够实现预测精度的持续提升，最终达到相对误差低于1%的水平。这一成果不仅验证了基于监测的参数反演方法在提升模拟精度方面的有效性，也为基坑开挖的风险评估与控制提供了可靠的技术支持，同时也为其他需要参数识别的地质工程问题提供了潜在的应用前景。

在传统的基坑开挖工程中，有限元分析（FEA）是预测土体变形的主要工具。然而，FEA的准确性不仅依赖于合适的本构模型选择，还与输入参数的精确性密切相关。由于环境干扰、土体异质性和实验室测试误差等因素，从现场获取的土体参数往往与实际土体参数存在偏差，因此直接使用这些参数进行数值模拟和工程实践可能会带来较大的不确定性。为了解决这一问题，近年来，研究者们开始探索将机器学习方法应用于基坑变形预测，以提高预测的精度和效率。然而，这些数据驱动的方法通常需要大量的训练数据，且缺乏对土体物理行为的深入理解，使得其在工程应用中的可靠性受到一定限制。

相比之下，地质工程中的参数反演方法提供了一种更具物理意义的解决方案。通过利用现场监测数据，如位移和内力等，参数反演方法能够识别系统参数、边界条件或材料属性，从而提高数值模拟的准确性。然而，参数反演方法在实际应用中也面临诸多挑战。首先，工程问题本身具有高度的复杂性，涉及多个相互作用的因素，尤其是在复合土层中，需要同时反演多个土层的参数，这可能导致参数数量过多，从而增加局部最优解的风险。其次，随着本构模型的不断发展，从简单的线弹性模型到基于临界状态的复杂模型，虽然这些模型能够更准确地描述土体的行为，但同时也引入了更多的参数，增加了反演的难度。这些挑战不仅需要大量的计算资源，还可能影响参数反演结果的可靠性。

为了解决这些问题，近年来计算技术、跨学科融合以及人工智能的发展为参数反演方法带来了新的机遇。例如，引入粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）、差分进化（DE）和模拟退火（SA）等智能优化算法，使得参数反演过程更加高效和准确。在基坑工程领域，智能优化算法已被广泛应用于参数识别。然而，随着参数数量的增加，传统智能优化算法在高维问题中的收敛性能逐渐下降，容易陷入局部最优解，从而影响预测的准确性。

因此，研究一种更加高效和鲁棒的优化算法，对于解决复杂基坑参数识别问题具有重要意义。本文提出的MLAPSO算法正是针对这一需求而设计的。该算法在经典PSO的基础上，融合了GPS初始化、AC机制、MLL策略和ME机制，从而在全局搜索能力和稳定性方面取得了显著提升。GPS初始化能够提高粒子群的初始分布质量，避免算法陷入局部最优解；AC机制则能够根据优化过程的动态变化自动调整粒子的运动参数，提高搜索效率；MLL策略通过分阶段学习机制，使得算法能够适应不同阶段的参数敏感性变化；ME机制则能够有效消除优化过程中可能出现的无效粒子，提高算法的收敛速度和精度。

为了验证MLAPSO算法的有效性，研究团队首先在一系列基准测试函数上进行了算法性能的评估。这些测试函数涵盖了不同维度和复杂度的优化问题，以全面考察算法的全局搜索能力和稳定性。随后，研究团队通过合成案例进一步验证了该算法在基坑参数识别和盾构隧道引起的地面沉降分析中的应用效果。在这些案例中，MLAPSO算法不仅能够准确识别土体参数，还能够有效避免局部最优解，提高预测的准确性。

在实际工程应用中，研究团队开发了一种基于MLAPSO的“分阶段参数反演”框架，该框架能够在基坑开挖的不同阶段动态更新土体参数和敏感性分析，从而更好地反映当前土体的实际情况。通过结合实时监测数据，该框架能够实现对土体参数的连续更新，同时考虑参数的变化和不确定性因素，提高预测的可靠性。为了进一步验证该方法的实际效果，研究团队选取了上海地铁21号线“Junmin Road Station”项目作为典型案例，利用该项目的实际监测数据进行分析和验证。

研究结果表明，MLAPSO算法在该案例中表现出良好的预测性能，能够实现对后续基坑开挖阶段的变形进行准确预测。通过动态更新土体参数，该方法不仅提高了预测的精度，还有效避免了因前期参数反演误差积累而导致的预测偏差。此外，该方法在不同施工阶段中对参数敏感性的变化进行了充分考虑，使得预测结果更加符合实际土体的响应特性。

本文的研究成果为基坑工程中的参数反演和变形预测提供了一种新的解决方案。通过引入MLAPSO算法，研究团队成功克服了传统优化算法在高维问题中容易陷入局部最优解的缺陷，提高了参数识别的准确性和效率。同时，分阶段参数反演框架的提出，使得参数识别过程更加灵活和适应性强，能够更好地应对不同施工阶段中土体参数的变化和不确定性。此外，该方法在实际工程中的应用也表明，其在提升预测精度和可靠性方面具有显著优势，为基坑工程的安全评估和风险控制提供了有力的技术支持。

从更广泛的角度来看，本文提出的方法不仅适用于基坑工程，还可以推广到其他需要参数识别的地质工程问题。例如，在隧道工程、边坡稳定分析以及地下水位变化预测等领域，参数反演方法同样面临类似的挑战，即如何在复杂、多参数的系统中实现高效、准确的参数识别。MLAPSO算法及其分阶段参数反演框架为这些领域提供了一种新的思路和工具，具有重要的应用价值。

总之，本文通过引入MLAPSO算法，解决了传统优化算法在处理高维、复杂参数识别问题时的局限性，提高了参数反演的准确性和效率。同时，通过开发分阶段参数反演框架，使得参数识别过程更加适应施工阶段的变化，从而提高了预测的可靠性。研究结果表明，该方法在实际工程中的应用效果良好，能够实现对基坑变形的准确预测，为工程安全评估和风险控制提供了有力的技术支持。此外，该方法在其他地质工程问题中的潜在应用也值得进一步探索和研究。