沈阳建筑大学学报（自然科学版）
瀋暘建築大學學報（自然科學版）
침양건축대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHENYANG ARCHITECTURAL AND CIVIL ENGINEERING INSTITUTE
2011年
2期
292-296,306
,共6页
隧道围岩%反分析%人工神经网络%位移
隧道圍巖%反分析%人工神經網絡%位移
수도위암%반분석%인공신경망락%위이
目的 为解决各种传统位移反分析方法的反分析模型复杂、求解难度大等问题,基于MATLAB的二次开发语言M语言,编写了用于位移反分析的BP神经网络源程序.针对传统BP网络收敛速度慢的缺点,采用优化算法及归一化方法来加快网络的训练速度.方法 隧道开挖模拟采用FLAC-3D数值方法作为正演工具,结合正交设计法和BP神经网络等程序,建立了用于位移反分析人工神经网络方法,并应用该方法对某隧道围岩力学参数进行了反演.结果 反演结果表明,所建立的位移反分析的人工神经网络方法具有模型简单、求解快捷等优点,且其精度亦能达到工程应用要求,因而可以在工程实际中推广应用.结论 人工神经网络有着良好的非线性信息存储能力和自适应性,利用人工神经网络中的BP算法反演隧道围岩力学参数,在实际应用中是完全可行的,可以为工程所需的计算参数提供参考,对隧道围岩稳定性评价及信息化设计具用实际意义.
目的 為解決各種傳統位移反分析方法的反分析模型複雜、求解難度大等問題,基于MATLAB的二次開髮語言M語言,編寫瞭用于位移反分析的BP神經網絡源程序.針對傳統BP網絡收斂速度慢的缺點,採用優化算法及歸一化方法來加快網絡的訓練速度.方法 隧道開挖模擬採用FLAC-3D數值方法作為正縯工具,結閤正交設計法和BP神經網絡等程序,建立瞭用于位移反分析人工神經網絡方法,併應用該方法對某隧道圍巖力學參數進行瞭反縯.結果 反縯結果錶明,所建立的位移反分析的人工神經網絡方法具有模型簡單、求解快捷等優點,且其精度亦能達到工程應用要求,因而可以在工程實際中推廣應用.結論 人工神經網絡有著良好的非線性信息存儲能力和自適應性,利用人工神經網絡中的BP算法反縯隧道圍巖力學參數,在實際應用中是完全可行的,可以為工程所需的計算參數提供參攷,對隧道圍巖穩定性評價及信息化設計具用實際意義.
목적 위해결각충전통위이반분석방법적반분석모형복잡、구해난도대등문제,기우MATLAB적이차개발어언M어언,편사료용우위이반분석적BP신경망락원정서.침대전통BP망락수렴속도만적결점,채용우화산법급귀일화방법래가쾌망락적훈련속도.방법 수도개알모의채용FLAC-3D수치방법작위정연공구,결합정교설계법화BP신경망락등정서,건립료용우위이반분석인공신경망락방법,병응용해방법대모수도위암역학삼수진행료반연.결과 반연결과표명,소건립적위이반분석적인공신경망락방법구유모형간단、구해쾌첩등우점,차기정도역능체도공정응용요구,인이가이재공정실제중추엄응용.결론 인공신경망락유착량호적비선성신식존저능력화자괄응성,이용인공신경망락중적BP산법반연수도위암역학삼수,재실제응용중시완전가행적,가이위공정소수적계산삼수제공삼고,대수도위암은정성평개급신식화설계구용실제의의.
