地下结构：隧道内轮廓断面参数

6.4.2.1　确定隧道建筑限界

1.隧道建筑限界的定义

隧道建筑限界是为了保证隧道内各种交通的正常运行于安全，而规定在一定宽度和高度范围内不得有任何障碍物的空间限界；在设计的时候，应充分研究各种车道与公路之间所处的空间关系，任何部件（包括隧道本身的通风、照明、安全、监控及内部装修等附属设施）均不得侵入隧道限界之内；隧道建筑限界是决定隧道净空尺寸的依据，对设计、施工、运营来说都很重要，而且隧道是永久性的建筑，一旦建成，就很难改动。因此，隧道建筑限界的确定，对隧道的设计来说至关重要。

2.武阳隧道建筑限界的确定

一般而言，隧道建筑限界由行车道宽度（W），路缘带（S），侧向宽度（L），人行道（R）或检修道（J）等组成，当设置人行道时，含余宽（C）。

本设计中隧道设计要求为双幅式山岭隧道，双侧设计检修道或人行道，不再设余宽。本隧道为分离式单向双车道，因此本设计只确定单向双车道建筑限界。

根据原始资料武阳隧道为公路山岭隧道，高速公路标准，单向双车道，设计行车速度为100 km/h，根据《公路隧道设计规范》（JTG D70—2），确定武阳隧道建筑限界取值为：

车道宽度：W=2×375=750 cm；

侧向宽度：LL=50，LL=100 cm；

检修通道宽度：J=75 cm；

步道高度：h=40 cm；

顶角宽度：EL=LL=50 cm；ER=100 cm；

余宽：C=0；

隧道内横向采用单向坡，坡度为1.5%；

根据上述参数可得，隧道的建筑限界图如图6-64所示。

6.4.2.2　隧道横断面设计

1.概述

公路隧道横断面设计，除满足隧道建筑限界的要求外，还应考虑洞内路面、排水、检修道、通风、照明，消防、内装、监控等设施所需要的空间，还要考虑仰拱曲率的影响，并根据施工方法确定出安全、经济、合理的断面形式和尺寸。所考虑的因素有：

1）须符合前述的隧道建筑限界要求，结构的任何部位都不应侵入限界以内，应考虑通风、照明、安全、监控等内部装修设施所必需的富余量；

2）施工方法，确定断面形式及尺寸有利于隧道的稳定；

图6-64　武阳隧道建筑限界图（单位：cm）(www.xing528.com)

3）从经济观点出发，内轮廓线应尽量减小洞室的体积，即使土石开挖量和圬工量最省；

4）尽量平顺圆滑，以使结构受力及围岩稳定均处于有利条件；

5）结构的轴线应尽可能地符合荷载作用下所决定的压力线。

具体样式如图6-65所示。

图6-65　隧道内轮廓示意图

描述一个四心圆隧道需要21个参数，参数说明如下：R1为拱部圆弧半径；R2为边墙圆弧半径；R3为边墙与仰拱过度圆弧半径；R4为仰拱圆弧半径；θ1为起拱线至左下边墙底部角度；θ2为仰拱圆弧圆弧半角度；θ3为仰拱与边墙过渡段圆弧角度；a为边墙圆弧圆心o2偏离隧道中线距离；H1为路面到起拱线的高度；H2为边墙高度；d0为路面中线与隧道中线偏移的距离；SB1为隧道中线到建筑限界右端的距离；SB2为隧道中线到建筑限界左端的距离；d1～d8为内轮廓线至建筑限界变化点的水平间距。

2.武阳隧道内轮廓线设计

关于武阳隧道内轮廓线的设计，本文主要思想是通过选取四圆隧道的独立变量，然后利用不同智能算法结合罚函数进行优化计算，对比两种智能算法得到的优化值选取最优解。

1）四圆隧道相关参数

对于上述描述四圆隧道的21个参数，我们选择在其中7个作为独立变量（R1，R2，R3，R4，H1，H2，D0），根据几何关系，可以利用这7个变量即表达其余的变量。其中，7个变量的取值范围可以作为部分约束条件。

2）问题分析

在实际工程生产中，隧道断面积的大小对工程量以及工程材料用量的影响很大，如果在设计阶段能够减少隧道断面积，将减少很大一部分工程量从而缩短工期还能节约很多材料，从经济角度而言，在满足正常功能要求的基础上，找到隧道断面尺寸的最优值意义重大。因此本例目标就是以隧道内轮廓面积为相关目标函数求其最优值，从而使隧道内轮廓断面积最小。

由以上分析可知，我们的断面优化设计最终可归结为一个7变量的最优化问题，如果对于目标函数最优解的搜索精度为0.01 m的话，解空间规模可达1 014，因此考虑采用智能算法，为了和课程紧密结合，本文采用遗传算法和模拟退火法，以7个独立几何参数为设计变量，以di（i=1～8）为状态变量，通过类似罚函数的方法引入约束条件，以累加罚函数之后的断面面积的作为目标函数值。

3）智能算法优化

本文选取的遗传算法和模拟退火法在课堂已有讲解，这里就不进行赘述。本文利用智能优化算法实现优化时，算法参数设定如下：

遗传算法算法参数：种群规模为500；进化代数为10 000；交叉概率为0.8；变异概率为0.15。

模拟退火法算法参数：初始温度为100；降温系数为0.99；终止温度为1e-3；

6.4.2.3　隧道内轮廓线优化结果

遗传算法和模拟退火法的具体结果，案例1中已有具体应用，这里不进行赘述。最终通过上述具体参数得出，遗传算法和模拟退火法最终所得结果相差无几，基本上一样。但由于计算过程中模拟退火法的效率较高，因此本文选取模拟退火法所得结果，即最终四圆隧道参数值为：

R1=5.00 m;R2=7.01 m;R3=17.30 m;R4=1.50 m;H1=1.50 m;H2=1.50 m;D0=0.00 m;a=2.01 m;c1=12°;c2=15°;c3=63°。