基于BP神经网络的隧道围岩参数反分析

【摘要】长期以来,对隧道工程进行准确的设计,施工一直是隧道建设的一个最为重要的步骤,围岩的性质状态对于施工和设计起着决定性的作用,几十年来,岩土工程师们一直在研究如何能够准确合理地获得表征隧道围岩力学性状的参数。尤其是近十年来,新奥法的施工工艺得到极大的推广,监测信息的反馈技术也得到相应发展,这样的工艺使得通过反分析方法来确定围岩力学参数的研究更加有意义。本文以十天高速公路茶镇隧道施工监测为研究对象,以现场变形量测数据为基础,通过一系列数学方法进行回归模拟,用BP神经网络构建了力学参数反分析的模型。以茶镇隧道现场实际量测拱顶沉降及周边收敛的数据为研究对象,以专业数学软件MATLAB7.0内置神经网络工具箱作为手段,利用构建起来的模型和正算模拟软件两者互相结合,继而选用正交设计的方法选取模型所需要的学习训练样本。在对这些样本进行了充分的学习和训练之后,从而可以建立隧道围岩参数与隧道位移(水平收敛位移和拱顶沉降位移)之间的对应的非线性映射关系。继而将所建立的这种呈非线性状态的映射关系应用到对茶镇隧道的三个参数弹性模量E和粘聚力c以及内摩擦角φ进行反演分析,最终得出合理取值。本文研究的基于BP神经网络的位移反分析方法对隧道工程设计、施工、监测提供一定的决策依据,对隧道后续开挖的设计、施工、监测提供建议值,实现信息的反馈,对相似隧道工程提供指导和借鉴意义。
【作者】乔大伟；
【导师】何晖；
【作者基本信息】西安工业大学，岩土工程，2014，硕士
【关键词】隧道监测；围岩位移；数值模拟；智能反分析；BP神经网络；

【参考文献】
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