利用神经网络的反馈分析方法及其在地下厂房中的应用

• 作者: 卢裕杰 张明 李仲奎 杨强 毕忠伟 陈良
• 来源期刊: 岩石力学与工程学报
• 学科: 数学
• 关键词: 数值分析 地下厂房 反馈分析 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 2211-2220
• 分类号: O241
• 字数: 5828字
• 语种: 中文

摘要

将反馈分析问题归结为约束最优化问题,采取最为直接的正演反分析的求解方案,即对结构进行正向数值分析以实现约束条件,利用人工神经网络进行参数反演以满足目标函数,从而建立基于神经网络的反馈分析方法,并给出详细实现步骤.该方法分析过程简单,通用性强.以溪洛渡水电站左岸地下厂房洞室群开挖过程的反馈分析为例,根据工程施工期位移监测资料,以三维连续介质快速Lagrange分析程序FLAC3D作为数值分析软件,建立神经网络数值反馈分析系统.围岩位移反馈分析成果与实测数据吻合,后期开挖的围岩变形、应力以及支护结构受力等的预测成果合理,这可作为溪洛渡厂房洞室群的围岩稳定性评价的可靠基础,也证明该方法是解决大型复杂工程监测反馈分析问题的有效途径,可能得到进一步的推广和应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李仲奎	清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室	55	1841	23.0	42.0
2	张明	清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室	63	918	14.0	29.0
3	杨强	清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室	113	2171	27.0	42.0
4	毕忠伟	清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室	9	156	5.0	9.0
5	陈良	清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室	2	12	1.0	2.0
6	卢裕杰	清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室	2	70	2.0	2.0