基于BP神经网络的隧道围岩力学参数反分析方法

• 作者: 孙扬 范永慧 贠永峰
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 隧道围岩 反分析 人工神经网络 位移
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 292-296,306
• 分类号: U456
• 字数: 3066字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贠永峰	重庆大学土木工程学院	21	140	7.0	11.0
5	范永慧	西安科技大学建筑与土木工程学院	4	34	3.0	4.0
6	孙扬	西安科技大学建筑与土木工程学院	6	65	4.0	6.0