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基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演
| 题名： | 基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 刘军;翁贤杰;张龙生;张连震; |
| 作者单位： | 山东大学土建与水利学院;江西省高速公路投资集团有限责任公司;江西交通咨询有限公司;中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院; |
| 关键词： | 隧道工程;GA-BP神经网络;数值模拟;力学参数反演;正交设计 |
| 摘要： | 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。 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 07 |
| 页码： | 90-96 |
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