Resumen

La evaluación del riesgo de las bocas de los túneles en la fase de construcción ha sido ampliamente reconocida como una de las fases más críticas en la construcción de túneles, ya que puede provocar accidentes con mayor facilidad que la longitud total del túnel. Sin embargo, el riesgo en la construcción de portales de túneles es complicado e incierto, lo que ha hecho que esta red neuronal sea muy atractiva para los proyectos de construcción. Este trabajo presenta un modelo de evaluación del riesgo, que se obtiene a partir de datos históricos de 50 túneles, combinando el método difuso y la red neuronal BP. El modelo propuesto se utiliza para la evaluación del riesgo del túnel de Tiefodian. Los resultados muestran que el nivel de evaluación del riesgo es IV, la inestabilidad del talud es el mayor índice de impacto entre los cuatro eventos de riesgo, y se confirman los principales factores de riesgo. De acuerdo con los resultados de la evaluación, se sugieren y aplican las correspondientes medidas de control del riesgo. Por último, se realiza una simulación numérica antes y después de la aplicación de las medidas de riesgo, respectivamente. La racionalidad del modelo de evaluación de riesgos propuesto se demuestra comparando los resultados de la simulación numérica.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:modelo de evaluación del riesgo, red neuronal, evaluación del riesgo, nivel de evaluación del riesgo, aplicación del riesgo, resultados de la simulación numérica, principales factores de riesgo, medidas de control del riesgo, índice de mayor impacto, túnel
• Keywords:risk evaluation model, neural network, risk assessment, risk evaluation level, implementation of risk, numerical simulation results, major risk factors, risk control measures, greatest impact index, tunnel