Multiscale simulation analysis of seismic response of mountain tunnels considering near-fault pulses and topographic effects
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摘要:
针对近断层山岭隧道地震响应，基于一种间接边界元-有限元耦合（IBEM-FEM）方法，实现了千米尺度复杂场地放大效应到厘米尺度隧道截面动态损伤的跨尺度高效分析和规律揭示。采用基于等效脉冲模型的合成方法获取具有不同脉冲特性的近断层地震动，验证了地震动合成方法和结构响应耦合模拟方法的有效性和准确性；开展精细化数值模拟研究，重点分析了近断层脉冲型地震动的速度脉冲特性和脉冲参数对地形效应下山岭隧道地震响应的影响规律。结果表明：隧道衬砌结构的损伤程度随着脉冲幅值的增加而增大，相比于方向性效应，滑冲效应对脉冲幅值的变化更为敏感，在斜入射和高幅值脉冲下会引发更严重的结构破坏；隧道结构的损伤程度随着脉冲周期的增加而减小，方向性效应对脉冲周期变化更为敏感；在脉冲斜入射条件下，隧道结构损伤程度随着脉冲个数增加而增大。
Abstract:Mountain tunnels in western China are mostly located in regions with high seismic intensity and complex geological and topographic conditions, where active faults are densely distributed. Many tunnels are constructed in near-fault strong earthquake zones. For example, in the ongoing construction of the Sichuan-Tibet Railway, tunnels account for as much as 70% of the total route, and 54 active faults are distributed along and near the alignment. Numerous seismic investigations have shown that near-fault ground motions have a significant destructive impact on tunnel structures. Notable cases include the 1999 Chi-Chi earthquake in Taiwan, the 2008 Wenchuan earthquake in Sichuan, the 2016 Kumamoto earthquake in Japan, and the 2022 Menyuan earthquake in Qinghai, all of which resulted in severe tunnel damage.
The long-period velocity pulses commonly present in near-fault ground motions are considered key factors contributing to structural damage. However, due to the limited availability of strong earthquake observation records, especially near engineered structures, near-fault pulse-type ground motion records remain scarce. As a result, many existing studies have relied on synthetic ground motion methods to generate seismic time histories for analysis. Currently, research on the seismic response of mountain tunnels under near-fault pulse-type ground motions remains limited, particularly concerning the mechanisms through which pulse characteristics influence tunnel seismic responses, which are still not well understood.
On the other hand, topographic amplification effects induced by mountain terrain also significantly affect tunnel seismic responses. Studies have shown that mountain topography can amplify peak ground velocity （PGV） due to multiple reflections of seismic waves on the surface, leading to localized wave focusing effects and significant spatial variability within the mountain. However, most existing studies on mountain tunnel seismic responses commonly adopt full-space or half-space site models, neglecting topographic effects. Additionally, variations in the incident wave angle can alter the propagation path and energy distribution of seismic waves, further increasing the spatial variability of seismic damage.
This study comprehensively considers the coupled effects of near-fault ground motion characteristics and topographic amplification and proposes a systematic research framework. First, artificial synthesis techniques are employed to generate near-fault pulse-type ground motions. The high-frequency components of two representative recorded ground motions serve as the basis, while the low-frequency components are fitted using an equivalent pulse model. By adjusting pulse parameters, ground motions with different spectral characteristics are synthesized. Second, based on an indirect boundary element method-finite element method（IBEM-FEM）coupled method, a cross-scale efficient analysis was achieved, bridging the amplification effects in kilometer-scale complex sites to the dynamic damage of tunnel cross-sections at the centimeter scale, thereby revealing underlying seismic response patterns. Finally, taking pulse amplitude, pulse period, and pulse number as key parameters, the influence of near-fault pulse-type ground motions with different incident angles on tunnel seismic responses is examined, revealing the damage and failure patterns of tunnel linings.
The results indicate that tunnel lining damage severity increases with pulse amplitude. Compared with directivity effects, fling-step effects are more sensitive to changes in pulse amplitude, and oblique incidence combined with high-amplitude pulses can cause more severe structural damage. Tunnel damage severity decreases as pulse period increases, with directivity effects being more sensitive to pulse period variations. Under oblique incidence conditions, tunnel structural damage severity increases with the number of pulses.
For seismic design of mountain tunnels in near-fault regions, the combined impact of near-fault pulse effects and topographic amplification should be carefully considered, and tunnel seismic strategies should be optimized. Firstly, the locations of seismic wave focusing and amplification within the mountain should be identified and avoided to reduce the adverse effects of localized seismic motion amplification on tunnel structures. Secondly, for high-amplitude pulse effects, it is recommended to strengthen the seismic design of tunnel linings, particularly in areas where fling-step effects are prominent, to mitigate the damage caused by extreme ground motions. Additionally, during the design process, the influence of seismic wave incidence angle should be fully considered, and reinforcement measures for tunnel linings should be implemented accordingly to enhance tunnel seismic performance under complex wave propagation conditions.
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引言
近年来，随着卫星遥感技术的不断发展，地震受灾区域的高分辨率遥感影像凭借其覆盖范围广、信息量大、处理时间短等优势，逐步成为政府部门和研究人员等进行灾害检测和损失评估的数据源，在其基础上对灾区建筑物损毁情况进行计算机解译与评估，可以有效地提高灾害管理工作的效率，是灾后恢复重建、开展防灾减灾措施的必要步骤。
传统的遥感影像分类方法有目视解译和基于像元的非监督分类、监督分类法，在高分辨率遥感影像地物识别分类中已经得到广泛应用（Benediktsson et al，1990；赵萍等，2005；Turker，Koc-San，2015；李强等，2018，2019；牟多铎，刘磊，2019；Li et al，2019），但由于存在“椒盐噪声”等现象，这些方法在震害建筑物信息提取中的分类效果不是很理想。1999年，Baatz和Schäpe （1999）提出的面向对象遥感影像分类方法有效地解决了这些问题，Hussain等（2013）基于遥感影像的变化检测比较了多种基于像元与基于对象的方法，并表明基于对象的方法更加有助于提高分类结果。近20年来，面向对象方法在地物信息提取中得到了广泛应用：陈云浩等（2006）针对光学遥感影像，以北京城市土地利用分类为例，对面向对象分类方法的规则进行了讨论；Alonso-Benito等（2013）将面向对象方法与支持向量机（support vector machines，缩写为SVM）、神经网络、最大似然法三种基于像元的分类方法进行比较，应用于森林易燃植被的分类提取，结果表明面向对象的分类精度明显高于基于像元的分类方法；张峰等（2008）通过面向对象与SVM方法相结合成功提取了多源影像数据中的建筑物信息；游永发等（2019）采用面向对象与形态学相结合，提出了一种高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取的方法，其提取精度均大于90%。目前国内外很多研究人员已将面向对象分类方法成功应用于遥感影像中震害建筑物的检测与提取：Gulsen等（2011）、Li等（2011）、龚丽霞等（2013）、王东明和许立红（2016）基于面向对象分别对汶川、海地、玉树、尼泊尔地震的高分辨率遥感影像中的建筑物信息进行了提取，均得到了较好的分类结果，提取精度均较高；赵妍（2017）针对高分辨率遥感影像的建筑物震害信息，基于面向对象方法提出了一系列变化检测的技术流程，实现了对震害建筑物信息的有效提取。
大多数研究人员将面向对象方法应用于震害建筑物识别时，都是基于多尺度分割，采用人工调试或前人经验来确定最终分割尺度，耗时耗力。因此本文在利用面向对象方法分类时，为了避免出现分割不足或过度分割的现象，拟采用影像分割尺度参数（estimation of scale parameters，缩写为ESP）算法自动选择最优分割尺度，结合最邻近分类构建特征规则集，以期提高高分辨率遥感影像中震害建筑物识别的准确度，从而满足震害快速评估的需求。
1. 研究方法
面向对象以分割后的对象为最小分类单元，对具有同质性像元所组成的多边形对象进行分析，该方法不仅要考虑图像的光谱特征，还需要考虑图像的纹理、几何、上下文特征等来进行统计分析（吴剑，2010）。图1给出了本文数据处理的主要流程，首先对影像进行最优分割尺度研究，即基于ESP算法选出最优分割尺度，然后根据其得到的影像对象进行特征选择与提取，结合最邻近分类和制定的规则集进行面向对象分类，最后进行精度验证并优化分类结果。
1.1 遥感震害建筑物特征定义
在正常情况下，遥感影像中的建筑物一般具有相似且规则的几何形态，光谱特征虽各有不同，但经过量化后均表现为像元值或是较高的灰度值，在纹理特征方面，遥感建筑物顶部与周围环境相比更加明显，且有完整的纹理结构；而在地震过后，不同类型的建筑物也会发生不同程度的毁坏与倒塌，其外形轮廓特征呈现非规则的状态，部分损毁建筑物灰度值发生变化，在影像上呈暗灰色或黑色，虽然房屋间隔可以辨认，但已经不具备完整且规则的几何形态和纹理结构（张景发等，2017）。根据这些特征本文将震害建筑物分为基本完好（包括完好、轻微破坏）、中度破坏、完全损毁（包括全毁、多数倒塌）三大类。
1.2 多尺度分割
影像分割技术是面向对象分类中至关重要的一步，它对地物目标的分类结果的好坏有直接的影响。目前最常用的是多尺度分割技术，简单来说，多尺度分割就是在不同的尺度上将影像分割成有意义的影像多边形。Drăguţ等（2010）使用eCognition软件研究了多尺度分割的参数，并在建筑物的分割和提取中取得了良好的结果。
本文同样选择使用eCognition软件进行面向对象方法的数据处理，为了减少由不合适的分割尺度所带来的“过度分割”或“分割不足”的现象，得到最佳分类效果，需要找到震害建筑物的最优分割尺度。本文通过ESP尺度评价工具来估算震害建筑物的最优尺度。该方法由Drăguţ等（2014）提出，被开发为eCognition软件中一种插件工具，用来自动获取最优分割尺度。ESP方法将局部方差VL作为分割对象层的平均标准差，在一定尺度范围内，利用迭代的方法计算影像对象层的局部方差，由于VL值需要根据分割后不同对象间的异质性变化来绘制局部方差与对应尺度的关系图，而从图中得到所对应阈值较为困难，因此该工具引入了VL的变化率RC，通过计算不同的分割尺度参数，将RC作为对象分割最佳尺度参数，以此来判断分割效果。RC的计算方法为
$ {R}_{{\rm{C}}}{\text{＝}}\left(\frac{{L}_{i}{\text{－}}{L}_{i{\text{－}}1}}{{L}_{i{\text{－}}1}}\right){\text{×}} 100{\text{%}}{\text{，}} $
(1) 式中，Li，Li－1分别为目标层第i对象层和第i－1对象层的平均标准差。
根据经验先将形状因子和紧致度两个参数设置为0.5，初始分割尺度设置为100，然后通过ESP算法进行最优分割尺度评估（图2）。当RC值最大，即出现峰值时，该点所对应的分割尺度值就是最优分割尺度。由于影像中存在不同地物，例如植被、阴影、道路等，因此会存在多个最优分割尺度，图中的RC曲线就会出现多个峰值，其对应的值主要有29，39，51，79，95，分别对这五个最优分割尺度进行多尺度分割，从而找出震害建筑物的最优分割尺度。
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图 2 基于ESP算法的最优尺度分割评估结果Figure 2. Evaluation results of optimal segmentation scale based on ESP algorithm通过目视解译，将五个分割结果与影像实际地物相结合，可以看出当分割尺度为29和39时，影像中被分割的建筑物较为破碎；而当分割尺度为79和95时，震害建筑物与多数植被、阴影不能较好的分割开来，存在很多欠分割现象；当分割尺度为51时，影像中建筑物的分割效果最好，因此选择51作为研究区的最优分割尺度。
1.3 最邻近分类
最邻近分类属于监督分类的一种，但面向对象中的最邻近分类是基于影像对象进行分类，有别于基于像元的监督分类，分类精度较高。本文采用最邻近分类器来优化特征空间，寻找分类特征的最佳组合。
由于道路的纹理、几何等特征与建筑物相似，较难区分，因此为了得到更好的分类效果，本文结合ArcGIS将街道信息去除后，再利用eCognition将研究区分为中等破坏、毁坏、基本完好、植被、阴影五大类，一共选择了64个样本对象，基于各类别的样本选择，将形状、纹理、光谱中的40个特征作为初始特征集，通过最邻近分类计算后得到各类别之间所产生的最优特征组合，分别为亮度、均值、标准差、矩形度、紧致度、密度、灰度共生矩阵（gray-level co-occurence matrix，缩写为GLCM）的角二阶矩、同质性、熵以及灰度差分矢量（gray-level difference vector，缩写为GLDV）。根据最优特征组合制定相应的分类规则集（表1），首先对阴影、植被进行分类，再根据震害建筑物的特征，依次对完全损毁、基本完好和中度破坏建筑物进行分类，得到初步分类结果，再对细小图斑作平滑处理，并将错分地物正确归类，最后将各地类合并得到最终结果。
表 1 各地物的特征规则集Table 1. The feature rule set of a variety of surface features地物类别 特征规则集 阴影 亮度≤23 植被 均值≤30.5；矩形度≤0.9；紧致度≥1.61 完全损毁建筑物 GLCM角二阶矩≤0.002；GLCM同质性≤0.06；标准差≥30 基本完好建筑物 标准差≤12或标准差≥20；GLCM熵≥9；4.1≤GLDV熵≤4.3
1.925≤密度≤2.222或1.19≤密度≤1.39中度破坏建筑物 还未分类 注：GLCM为灰度共生矩阵，GLDV为灰度差分矢量。 1.4 精度验证
本文将联合国组织UNITAR/UNOSAT实地调查解译与目视解译结合的结果作为对比基准（图3）。利用总体精度和Kappa系数作为分类精度的评价指标，总体精度表示分类结果与实际地物信息比较后两者相吻合的概率，即地物正确分类数与总数的比值；Kappa系数指通过定量评价分类数据与参考数据来检验两者的一致性，当其值越接近于1时，表明一致性越好，分类精度高。
1.5 研究区概况
海地共和国位于西印度群岛海地岛西部，总人口约有830万，当地时间2010年1月12日下午16时53分，发生了MS7.0大地震，全国大部分地区受灾严重，首都太子港为地震中心，地震导致约42万人伤亡。本文基于预处理后的GeoEye-1卫星影像，以2010年1月12日海地地震后太子港附近灾区为研究区域，其影像分辨率为0.5 m，图像大小为1 209×1 275 （图4）。
2. 结果分析
图5为基于面向对象方法进行分类的最终结果。为了更好地评价基于面向对象方法的分类效果，本文采用基于像元的支持向量机法、BP神经网络、基于CART算法的决策树分类与基于对象的面向对象方法进行对比分析。SVM是通过自动搜索对分类有较大区分能力的支持向量，构造最优分割超平面，将类之间的间隔最大化，从而实现训练样本分类；BP神经网络是一种前馈多层的网络结构，按照误差完成反向传播算法训练；基于CART算法的决策树分类属于二分递归分割，通过决策树生成和剪枝进行遥感分类。主要从以下三方面进行比较。
2.1 目视效果
从建筑物震害信息提取的目视结果来看，所有分类结果与实地调查解译的矢量数据结果均存在一定的误差，但面向对象的分类结果与解译结果较为接近，三种基于像元的分类方法都存在过分割现象，即将单体建筑物分成多种类型，分类效果不是很理想。即使完成分类后处理，三种方法仍然会存在很多细小斑块（图6），即“椒盐噪声”现象，产生这一现象的原因是文中三种基于像元的分类方法都是通过样本训练后基于光谱特征进行了信息提取，像元是其最小操作单位，并且未考虑相邻像元之间的关联及纹理、几何形状等特征；而面向对象分类方法处理的最小单位是分割后的对象，除了考虑光谱特征外，还考虑了形状、纹理等特征信息，不仅弥补了基于像元遥感分类方法中特征信息单一的缺点，也有效地避免了“椒盐噪声”现象。
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图 6 基于各种方法的“噪声”现象对比Figure 6. Comparison of “noise” phenomena based on various methods2.2 精度评价
通过计算得到面向对象分类结果的总体精度为87.1%，Kappa系数为0.819 3，识别精度较高，但也存在错分、漏分现象（表2）。从表2中可以看出，分类结果中基本完好和中度破坏建筑物的数量与实地调查解译结果出入较大，但总体数量差别较小。产生这种现象的主要原因是一部分基本完好建筑物的屋顶存在杂物、水坑等，与中度破坏建筑物屋顶的纹理特征相似，导致基本完好建筑物中有一部分被错分为中度破坏建筑物；分类结果中的完全损毁建筑物相对实地调查结果中的数目较少，其主要原因是倒塌建筑物之间互相重叠，且特征相似，在多尺度分割时被分割成为同一对象，而在实地调查解译过程中仍可辨别出每栋建筑物。但这些现象对结果影响较小，因此面向对象方法可以基本满足快速获取震灾区信息的精度要求。
表 2 矢量分类结果中建筑物数量Table 2. The number of buildings achieved from the vector classification results建筑物类型 实地调查所得数据个数 面向对象分类所得数据个数 基本完好建筑物 274 194 中度破坏建筑物 237 308 完全损毁建筑物 235 212 总计 746 714 为了对三种方法的精度和分类效果进行比较，使精度评价更具客观性，本文在处理数据时选用了同一个训练样本，在定义、评价、修改训练样本后，分别采用支持向量机、BP神经网络、基于CART算法的决策树进行分类，经过分类后处理的最终结果如图7所示。
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图 7 BP神经网络（a）、SVM（b）、基于CART算法决策树（c）分类结果Figure 7. Classification results of BP neural network (a)，SVM (b)，decision tree based on CART algorithm method (c)在三种类别中分别选择15处作为训练样本，其余为检验样本，基于面向对象、BP神经网络、SVM、决策树方法进行震害建筑物提取精度评价（表3）。从表3中可以看出，SVM方法分类结果的精度最低，为70.37%，BP神经网络方法和基于CART算法的决策树分类精度也比较低，均在75%左右，而面向对象分类的总体精度为87.1%，比基于像元的三种方法的总体精度提高约10%左右。
表 3 各分类方法的精度评价Table 3. Accuracy evaluation of various classification methods方法 总体精度 Kappa系数 方法 总体精度 Kappa系数 SVM 70.37% 0.5966 基于CART算法决策树 76.22% 0.633 0 BP神经网络 74.96% 0.6537 面向对象 87.10% 0.819 3 由于三种基于像元的分类方法对样本的依赖性较强，其分类结果中存在较多的错分情况，过多地估计了建筑物损坏或倒塌区的范围（表4），可见三种方法对基本完好和中度破坏建筑物难以区分，其错分率均达到30%以上，尤其是基于CART算法的决策树分类，过多的将基本完好和中度破坏建筑物估算为完全损毁建筑物，而面向对象的错分率相较于前三者整体较低，均在20%以下。
表 4 各分类方法的错分率Table 4. The error rate of various classification methods方法 基本完好 中度破坏 完全损毁 SVM 36.73% 33.22% 18.62% BP神经网络 30.53% 30.24% 16.00% 基于CART算法决策树 37.00% 40.44% 9.08% 面向对象 20.00% 5.56% 14.29% 2.3 时效性评价
本文所有实验均基于双核CPU （1.70 GHz 核 i5-4210U）的Windows操作系统进行。使用eCognition软件对研究区高分辨率遥感影像进行面向对象方法分类的总用时约为20 min；使用ENVI软件进行BP神经网络、SVM、基于CART算法的决策树方法分类时间分别约为10 min，15 min，8 min，处理速度较快。从时间成本上来说，基于像元的三种分类方法的主要成本是在执行监督分类的过程中，仍有较快的处理速度，但其精度较低，分类效果不是很好，适用于震后第一时间对震区的快速评估；而面向对象的分类方法耗费的时间主要在于前期准备工作中，例如在提取地物特征时，需要通过人为观察比较选择最优特征组合中的特征值来制定规则集，耗时较长，但在后期分类时处理时间较短，且分类效果较好，精度高，因此本文研究的面向对象分类方法在基于高分辨率遥感影像的震后灾情准确评估、震害建筑物信息提取时具有良好的可行性。
3. 讨论与结论
本文以海地MS7.0地震为例，选取太子港周围建筑区，基于ESP算法的多尺度分割及面向对象分类对建筑物震害信息进行识别研究，得到以下结论：
基于ESP算法的多尺度分割提高了选择最优分割尺度的效率，并且通过最邻近分类、制定规则集得到了较好的分类结果；通过将基于像元的BP神经网络、SVM、决策树方法的提取结果与面向对象分类进行对比，进一步证明了在基于高分辨率遥感影像提取震害建筑物信息中，基于面向对象的分类方法能够较好地提取震害建筑物信息，并且可以处理遥感影像分类中的噪声问题，比基于像元的分类方法更有效。
但是采用面向对象分类方法受人为因素影响较大，今后计划使用深度学习与面向对象结合的方法对不同区域的震害建筑物进行自动识别分类研究，以期达到更好的分类效果，从而降低面向对象分类的人为因素影响，为震后建筑物的快速评估提供数据支撑。
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图 1 计算模型示意图
（a） 数值模型；（b） 隧道模型详图 （单位：cm）
Figure 1. Schematic diagram of calculation model
（a） Numerical model；（b） Tunnel model detail （unit：cm）
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图 3 图3 IBEM与DBEM计算的斜入射SV波作用下（α=30°）山体地表位移响应对比
（a） 水平位移；（b） 竖向位移
Figure 3. Comparison of mountain displacement response under obliquely incident SV waves（α=30°）calculated by IBEM and DBEM
（a） Horizontal displacement；（b） Vertical displacement
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图 4 IBEM与IBEM-FEM耦合法计算的斜入射SV波激励下（α＝30°）山岭隧道拱顶位移时程对比
（a） 水平位移 ；（b） 竖向位移
Figure 4. Comparison of arch displacement of mountain tunnel under oblique incident SV wave excitation （α＝30 °） calculated by IBEM and IBEM-FEM coupling method
（a） Horizontal displacement；（b） Vertical displacement
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图 5 合成波和实测波时程和反应谱的结果对比
（a） TCU-068；（b） EI-Centro Array#6
Figure 5. Comparison of synthetic wave and measured wave time history and response spectrum results
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图 6 不同脉冲幅值下山岭隧道衬砌结构受拉损伤云图
（a） 方向性效应脉冲；（b） 滑冲效应脉冲
Figure 6. Cloud map of tensile damage to the lining structure of mountain tunnel with different pulse amplitudes
（a） Directional effect pulse；（b） Sliding impulse effect pulse
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图 7 不同脉冲幅值下山岭隧道衬砌结构受拉损伤体积比
（a） 方向性效应脉冲；（b） 滑冲效应脉冲
Figure 7. Volume ratio of tensile damage to the lining structure of mountain tunnel under different pulse amplitudes
（a） Directional effect pulse；（b） Sliding impulse effect pulse
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图 8 不同脉冲周期下山岭隧道衬砌结构受拉损伤云图
（a） 方向性效应脉冲；（b） 滑冲效应脉冲
Figure 8. Cloud map of tensile damage to the lining structure of mountain tunnel with different pulse periods
（a） Directional effect pulse；（b） Sliding impulse effect pulse
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图 9 不同脉冲周期下山岭隧道衬砌结构损伤体积比
（a） 方向性效应脉冲；（b） 滑冲效应脉冲
Figure 9. Volume ratio of damage to the lining structure of mountain tunnel with different pulse periods
（a） Directional effect pulse；（b） Sliding impulse effect pulse
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图 10 不同脉冲个数下隧道衬砌受拉损伤云图
Figure 10. Cloud map of tensile damage to the lining structure of the mountain tunnel with different numbers of pulses
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图 11 不同脉冲个数下山岭隧道衬砌损伤体积比
Figure 11. Volume ratio of damage to the lining structure of the mountain tunnel with different numbers of pulses
表 1 各材料的本构模型和参数
Table 1 The constitutive models and parameters of each material
材料 本构模型 输入参数 围岩 M-C 密度ρ 弹性模量 E 泊松比 ζ 内摩擦角 φ 粘聚力c 2200 kg/m33 GPa 0.3 35° 1 MPa 混凝土衬砌 CDP 密度ρ 弹性模量 E 泊松比 ζ 抗压强度fc 抗拉强度ft 2500 kg/m330 GPa 0.2 21.20 MPa 2.43 MPa 钢筋 双折线本构 密度ρ 弹性模量 E 泊松比 ζ 抗压强度fc 抗拉强度ft 7850 kg/m3200 GPa 0.28 400 MPa 400 MPa 
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表 2 近断层地震动基本信息
Table 2 Basic information of near fault seismic ground motion
近断层地震动类型 地震名称 台站 断层距/km 峰值速度/ （cm·s−1） Tp/s 向前方向性效应脉冲 帝王谷地震 El Centro Array #6 1.35 67.02 3.77 滑冲效应脉冲 集集地震 TCU-068 0.32 249.59 12.28
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表 3 近断层地震动脉冲参数
Table 3 Arterial parameters of near fault earthquakes
近断层地震动类型 台站 A/（cm·s−1） Tp/s φ/（°） γ t0/s 向前方向性效应脉冲 El Centro Array #6 70 3.77 80 1.3 6.8 滑冲效应脉冲 TCU-068 289 11.50 -200 1.02 37.4
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表 4 特征点加速度峰值
Table 4 Peak acceleration of characteristic points
特征点位置 实测地震动峰值加速度（m/s2） 合成地震动峰值加速度（m/s2） 误差（%） EI-Centro Array#6 TCU-068 EI-Centro Array#6 TCU-068 EI-Centro Array#6 TCU-068 拱顶 5.71 8.95 5.12 8.96 10.33 0.11 左拱肩 5.57 9.30 5.24 9.39 5.92 0.97 左边墙 5.08 8.83 4.64 8.95 8.66 1.36 左拱脚 5.33 8.21 4.97 8.86 6.75 7.91 仰拱 5.38 8.39 5.01 8.65 6.87 3.09
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表 6 特征点Mises应力峰值
Table 6 Mises stress peak values at characteristic points
特征点位置 实测地震动Mises应力峰值（Mpa） 合成地震动Mises应力峰值（Mpa） 误差（%） EI-Centro Array#6 TCU-068 EI-Centro Array#6 TCU-068 EI-Centro Array#6 TCU-068 拱顶 7.91 10.64 7.42 10.42 6.19 2.07 左拱肩 21.47 22.17 19.42 22.3 9.55 0.58 左边墙 10.06 12.61 9.84 12.89 2.18 2.22 左拱脚 28.88 29.57 27.91 29.62 3.35 0.17 仰拱 3.61 5.09 3.54 4.63 1.94 9.03
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表 5 特征点位移峰值
Table 5 Peak displacement of characteristic points
特征点位置 实测地震动峰值位移（m） 合成地震动峰值位移（m） 误差（%） EI-Centro Array#6 TCU-068 EI-Centro Array#6 TCU-068 EI-Centro Array#6 TCU-068 拱顶 0.862 13.4 0.831 13.15 3.59 3.59 左拱肩 0.86 13.41 0.829 13.14 3.6 3.6 左边墙 0.852 13.38 0.823 13.13 3.4 3.4 左拱脚 0.847 13.36 0.819 13.12 3.31 3.31 仰拱 0.844 13.34 0.818 13.12 3.08 3.08
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表 7 脉冲参数分析工况
Table 7 Pulse parameter analysis working conditions
地震波 脉冲幅值A/（cm/s） 脉冲周期T/s 脉冲数量N TCU-068 100 1、2、3、4、5 原地震动 EI-Centro Array#6 100 1、2、3、4、5 原地震动 TCU-068 50、100、150 3 原地震动 EI-Centro Array#6 50、100、150 3 原地震动 EI-Centro Array#6 100 3 2、3、4、5
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表 8 不同脉冲幅值下山岭隧道衬砌结构特征点水平位移（单位：m）
Table 8 Horizontal displacement of characteristic points in the lining structure of mountain tunnel with different pulse amplitudes （unit：m）
工况 方向性效应脉冲幅值 滑冲效应脉冲幅值 50 cm/s 100 cm/s 150 cm/s 50 cm/s 100 cm/s 150 cm/s 仰拱 0.527 1.049 1.567 0.822 1.639 2.450 左边墙 0.531 1.056 1.574 0.831 1.653 2.480 拱顶 0.539 1.074 1.611 0.837 1.667 2.500 右边墙 0.532 1.061 1.592 0.824 1.646 2.458 注：数据为监测点时程曲线最大绝对值。
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表 9 不同脉冲周期下山岭隧道衬砌结构特征点水平位移 （单位：m）
Table 9 Horizontal Displacement of Characteristic Points in the Lining Structure of mountain tunnel with Different Pulse Cycles （unit：m）
工况 方向性效应脉冲周期 滑冲效应脉冲周期 1 s 2 s 3 s 4 s 5 s 1 s 2 s 3 s 4 s 5 s 仰拱 0.246 0.737 1.049 1.206 1.419 0.519 1.111 1.639 2.028 2.359 左边墙 0.250 0.746 1.056 1.210 1.425 0.536 1.128 1.653 2.036 2.363 拱顶 0.261 0.774 1.074 1.220 1.426 0.544 1.145 1.667 2.045 2.367 右边墙 0.254 0.755 1.061 1.212 1.418 0.524 1.118 1.646 2.033 2.361 注：数据为监测点时程曲线最大绝对值。
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表 10 不同脉冲个数下山岭隧道衬砌结构特征点水平位移
Table 10 Horizontal displacement of characteristic points in the lining structure of mountain tunnel with different numbers of pulses （unit：m）
特征点位置 不同脉冲个数下特征点的水平位移/m 2 3 4 5 仰拱 0.246 0.737 1.049 1.206 左边墙 0.250 0.746 1.056 1.210 拱顶 0.261 0.774 1.074 1.220 右边墙 0.254 0.755 1.061 1.212 注：数据为监测点时程曲线最大绝对值。
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