【摘 要】
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锚杆作为边坡、隧道、地下工程的重要支护部分,边坡支护工作期间的拉伸形变及发生在边坡内部破坏等情况都是无法用眼直接观察的。为了保证边坡支护工作期间的安全问题,防止重大事故的发生,对负泊松比（NPR）锚杆拉伸形变的预测有着极其重要的意义。在实际工程中,采用无损检测方法获得NPR锚杆在大变形岩石内部被拉伸的信息,并对其形变量进行预测。本文通过卷积神经网络（CNN）对锚杆拉伸形变进行预测,通过贝叶斯优化卷
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于电磁超声导波技术的锚杆声学特征与智能检测研究”（51674169）；
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锚杆作为边坡、隧道、地下工程的重要支护部分,边坡支护工作期间的拉伸形变及发生在边坡内部破坏等情况都是无法用眼直接观察的。为了保证边坡支护工作期间的安全问题,防止重大事故的发生,对负泊松比（NPR）锚杆拉伸形变的预测有着极其重要的意义。在实际工程中,采用无损检测方法获得NPR锚杆在大变形岩石内部被拉伸的信息,并对其形变量进行预测。本文通过卷积神经网络（CNN）对锚杆拉伸形变进行预测,通过贝叶斯优化卷积神经网络来提高了锚杆形变长度预测的精度,并通过室内试验的结果将仿真结果进行了验证分析。主要工作有:（1）基于动力学理论,分析了两端固定条件下锚杆锚固系统的纵向振动特性,并通过理论推导求解分析了锚杆锚固系统中导波的波动方程。（2）利用有限元分析软件（ANSYS/LS-DYNA）建立了不同形变程度的自由锚杆模型。在此基础上,建立了锚杆锚固系统模型。采用超声导波法对不同形变程度的锚杆锚固系统进行信号采集和分析,确定锚杆的拉伸形变长度。（3）针对CNN模型超参数手动调参工作量较大的问题,提出了贝叶斯优化卷积神经网络模型。在减少工作量的同时也提高了仿真和实验模型下锚杆锚固形变状态的预测精度,将仿真提取的超声导波加速度信号作为输入,锚杆锚固长度作为输出进行预测,利用贝叶斯优化器对CNN模型的超参数优化,并对其结果进行了分析。（4）搭建了不同形变的NPR锚杆锚固系统实验平台,介绍锚杆锚固实验模型和设备,提取加速度信号进行网络预测,结果表明,贝叶斯优化CNN在预测准确度上要好于CNN,证明了智能预测方法在锚杆锚固的可行性。
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