【摘 要】
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用现有方法确定隧道围岩参数和初始地应力存在很多不足,位移反分析法可望解决这些不足,但是也存在着这样那样的问题,尤其是未能很好解决优化的问题,还有效率不高且运用复杂,
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用现有方法确定隧道围岩参数和初始地应力存在很多不足,位移反分析法可望解决这些不足,但是也存在着这样那样的问题,尤其是未能很好解决优化的问题,还有效率不高且运用复杂,难于用于工程普及的问题。 本文针对以上不足,以实际公路隧道工程为背景,以现场监控量测资料为依据,对基于进化BP神经网络的智能位移反分析法进行了研究,建立了一个基于MATLAB神经网络工具箱的隧道围岩位移智能反分析系统。该系统充分利用了BP人工神经网络对非线性函数强大的映射能力、自学习能力和推广能力,并采用贝叶斯规则化法对系统进行改善,泛化能力得到了提高。为保证系统训练样本与实际情况相符,且具有均衡分散性和整齐可比性,本文利用三维快速拉格朗日有限差分程序对隧道分布开挖初衬时围岩变形进行了模拟,模拟结果基本与实际情况相符,然后采用正交设计法安排试验构造了系统的训练样本。对网络的训练和检验表明,系统反演精度可达90%以上。最后通过一个工程实例验证了所建立的隧道围岩位移智能反分析系统的适用性,取得一定的经济效益。
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