【摘 要】
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岩土力学参数因其复杂性、随机性、分散性与不确定性等因素造成数值模拟分析往往无法有效准确的预测土体力学行为与力学表现,因此基于智能算法的土体参数位移反演分析应运而生。文章采用BP神经网络与遗传神经网络进行土体位移反分析,利用神经网络较强的非线性映射能力处理位移与土体参数之间的非线性映射关系。将反演分析的土体力学参数运用在有限元软件中正演分析从而达到更好指导基坑顺利施工的目的。文章依托广东潮汕地区海相
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岩土力学参数因其复杂性、随机性、分散性与不确定性等因素造成数值模拟分析往往无法有效准确的预测土体力学行为与力学表现,因此基于智能算法的土体参数位移反演分析应运而生。文章采用BP神经网络与遗传神经网络进行土体位移反分析,利用神经网络较强的非线性映射能力处理位移与土体参数之间的非线性映射关系。将反演分析的土体力学参数运用在有限元软件中正演分析从而达到更好指导基坑顺利施工的目的。文章依托广东潮汕地区海相地质长大明挖隧道进行土体参数反演分析,通过监测分析、有限元模拟、神经网络参数反演、有限元正演分析等方面探索海相地质长大明挖隧道的数值变化规律。文章主要研究内容如下:1、文章详细介绍了基坑水平测点布置、竖向测斜布置,并探讨了围护结构的变形机理。利用有限元软件进行模拟预测基坑力学变化行为,介绍了土体本构关系的选用、土体参数的选取、围护结构等的模拟方式。并将数值分析结果与实测数据进行对比分析从而引出智能算法位移反演分析的必要性。2、为了确定土体位移反分析的参数,文章对其进行参数敏感性分析并引入正交试验的方法降低了参数敏感性分析过程中试验次数并保证了选用的数据能够代表整个试验样本的变化规律。将正交实验中的参数带入有限元模型中进行分析并利用方差分析法进行参数敏感性分析。选取土体力学参数中对围护结构变形较为敏感的参数进行土体位移反分析。3、BP神经网络的非线性映射能力是选用其进行位移反演分析的重要因素。文章为了提高BP神经网络的非线性映射精度从多个方面进行性探讨:文章介绍了神经网络隐含层节点取值的方法,然后利用训练样本、预测样本进行对隐含层节点取值的可能范围试算并从试算的结果中选用较好的拟合效果的节点参数;文章介绍了常用的传输函数及其原理,并基于研究的基础上选用较为适合的四组传输函数组合进行神经网络仿真能力试算。从四组的结果分析中选取较为妥当的网络拓扑传输函数;对于隐含层层数的选用,文章对比分析了单隐含层与双隐含层的仿真模拟泛化能力。文章基于在不改变网络拓扑的前提下进行以上三点的探讨,选用最为合适的参数进行位移反演分析。将位移反演的土体力学参数运用到数值模拟分析中进行正演分析,并于实测监控数据进行对比。4、基于神经网络全局搜索能力不足的考量文章利用遗传优化算法进行改进神经网络泛化能力,遗传算法的引入优化了神经网络结构之间的连接权值、阈值,并提高了搜索能力。通过介绍遗传算法的原理与步骤阐述了与神经网络结合的可行性,并详述了遗传神经网络的具体步骤。以误差的倒数作为适应度值并通过选择、交叉、变异等方式来寻找种群中最优解,并将最优解运用至神经网络中进行位移反演分析。将遗传神经网络与BP神经网络的土体力学参数反演结果进行对比分析,遗传神经网络的精相对明显提高。基于动态变化预测的思想文章利用遗传神经网络进行等时间序列分析其结果表明:预测效果较好预测结果精度较高。
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