【摘 要】
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为在岩土工程设计和施工中获得更加合理、 可靠的岩体力学参数,改善BP神经网络算法存在的收敛速度慢、依赖初值等不足,采用GA-BP神经网络方法,对隧道围岩力学参数反演进行了
【机 构】
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山东大学土建与水利学院,山东济南 250061江西省高速公路投资集团有限责任公司,江西南昌 330025;江西交通咨询有限公司,江西南昌,330008;中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛
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为在岩土工程设计和施工中获得更加合理、 可靠的岩体力学参数,改善BP神经网络算法存在的收敛速度慢、依赖初值等不足,采用GA-BP神经网络方法,对隧道围岩力学参数反演进行了研究.依托江西省萍莲高速公路莲花隧道工程,选取右洞YK35+095～YK35+135段作为模拟对象,利用FLAC3D有限差分法,按照微台阶法开挖,构建三维数值计算模型;设计了25组围岩力学参数的正交试验,代入已建立的数值模型,得到系列拱顶沉降、 周边位移以及地表沉降值,由此构造了神经网络的样本;采用遗传算法和神经网络相结合,其中遗传算法种群规模取值30,最大遗传代数取值25,交叉概率取值0.8,变异概率取值0.01,通过网络训练,得到了训练成熟的GA-BP神经网络,建立了待反演的围岩力学参数与位移之间的映射关系;将莲花隧道YK35+115断面实测的拱顶沉降、 周边位移和地表沉降值,输入到已训练成熟的GA-BP神经网络模型中,输出得到围岩的弹性模量、 泊松比、 黏聚力、 内摩擦角等参数.结果表明:采用GA-BP神经网络反演获得的围岩力学参数,代入到FLAC3D数值模型中正演计算,得到拱顶沉降、 周边位移和地表沉降与现场实测值仅相差2.94％,3.16％和4.86％,误差较小;基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演方法精度较高.
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