神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用

被引：60

作者：

金长宇 ^{[1
]}

马震岳 ^{[1
]}

张运良 ^{[1
]}

沙瑞华 ^{[1
]}

陈庆发 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连理工大学土木水利学院

[2] 武汉理工大学

来源：

岩土力学 | 2006年 / 08期

关键词：

有限差分法; BP神经网络; RBF神经网络; 反演; 力学参数; 初始应力场;

D O I：

10.16285/j.rsm.2006.08.007

中图分类号：

TU45 [岩石（岩体）力学及岩石测试]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

0801 ; 080104 ; 0815 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析,但在实际应用中,BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点。采用RBF网络和改进的BP网络,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算,依据若干测点的正应力数据,反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场。算例表明,RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合,在样本容量相同的情况下,反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度,均优于采用BP网络的反演算法。

引用

页码：1263 / 1266+1271 +1271

页数：5

共 7 条

[1]

岩土工程问题的反演理论与工程实践.[M].杨林德等著;.科学出版社.1996,

[2] 岩体初始应力场的遗传算法与有限元联合反演法 [J].