岩土力学
巖土力學
암토역학
ROCK AND SOIL MECHANICS
2006年
8期
1263-1266,1271
,共5页
金长宇%马震岳%张运良%沙瑞华%陈庆发
金長宇%馬震嶽%張運良%沙瑞華%陳慶髮
금장우%마진악%장운량%사서화%진경발
有限差分法%BP神经网络%RBF神经网络%反演%力学参数%初始应力场
有限差分法%BP神經網絡%RBF神經網絡%反縯%力學參數%初始應力場
유한차분법%BP신경망락%RBF신경망락%반연%역학삼수%초시응력장
BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析,但在实际应用中,BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点.采用RBF网络和改进的BP网络,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算,依据若干测点的正应力数据,反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场.算例表明,RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合,在样本容量相同的情况下,反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度,均优于采用BP网络的反演算法.
BP神經網絡已廣汎地應用于巖體力學參數和初始應力場的反縯分析,但在實際應用中,BP網絡存在著網絡訓練易于過度、收斂速度慢、易陷入跼部極小以及隱層節點數難于確定等缺點.採用RBF網絡和改進的BP網絡,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法進行正分析計算,依據若榦測點的正應力數據,反縯瞭計算區域的巖體力學參數以及初始應力場.算例錶明,RBF神經網絡與快速拉格朗日算法相結閤,在樣本容量相同的情況下,反縯分析的精度、網絡的拓撲結構以及學習、收斂速度,均優于採用BP網絡的反縯算法.
BP신경망락이엄범지응용우암체역학삼수화초시응력장적반연분석,단재실제응용중,BP망락존재착망락훈련역우과도、수렴속도만、역함입국부겁소이급은층절점수난우학정등결점.채용RBF망락화개진적BP망락,이용기우유한차분격식적쾌속랍격랑일산법진행정분석계산,의거약간측점적정응력수거,반연료계산구역적암체역학삼수이급초시응력장.산례표명,RBF신경망락여쾌속랍격랑일산법상결합,재양본용량상동적정황하,반연분석적정도、망락적탁복결구이급학습、수렴속도,균우우채용BP망락적반연산법.
