利用神经网络的反馈分析方法及其在地下厂房中的应用

被引:5
作者
张明
卢裕杰
毕忠伟
陈良
杨强
李仲奎
机构
[1] 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室
关键词
数值分析; 地下厂房; 反馈分析; 神经网络; 支持向量机;
D O I
暂无
中图分类号
TV31 [结构理论和计算];
学科分类号
摘要
将反馈分析问题归结为约束最优化问题,采取最为直接的正演反分析的求解方案,即对结构进行正向数值分析以实现约束条件,利用人工神经网络进行参数反演以满足目标函数,从而建立基于神经网络的反馈分析方法,并给出详细实现步骤。该方法分析过程简单,通用性强。以溪洛渡水电站左岸地下厂房洞室群开挖过程的反馈分析为例,根据工程施工期位移监测资料,以三维连续介质快速Lagrange分析程序FLAC3D作为数值分析软件,建立神经网络数值反馈分析系统。围岩位移反馈分析成果与实测数据吻合,后期开挖的围岩变形、应力以及支护结构受力等的预测成果合理,这可作为溪洛渡厂房洞室群的围岩稳定性评价的可靠基础,也证明该方法是解决大型复杂工程监测反馈分析问题的有效途径,可能得到进一步的推广和应用。
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页码:2211 / 2220
页数:10
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