【摘 要】
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将解析反演和数值反演相结合,对试验毛洞的断面形状和所处应力场做出适当的简化,利用对应性原理求解出洞室位移的Kelvin粘弹性解,并以此去拟合试验洞不同位置处的实测位移而
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将解析反演和数值反演相结合,对试验毛洞的断面形状和所处应力场做出适当的简化,利用对应性原理求解出洞室位移的Kelvin粘弹性解,并以此去拟合试验洞不同位置处的实测位移而得到多组流变参数;分别将其作为FLAC3D数值模型蠕变模式的输入参数,得出各自对应的实际断面形状和实际应力场条件下试验洞的蠕变位移数值解。然后,利用BP神经网络,对各组流变参数和其对应的试验洞同一位置处的蠕变位移数值解进行训练,建立起两者之间的非线性关系;利用训练好的网络,依据实测蠕变位移值得出了围岩流变参数;最后,利用隧道实测位移数据对反
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