發(fā)布時間：2018-05-25 15:45

  本文選題：深基坑 + 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《水力發(fā)電學(xué)報》2015年07期

【摘要】：有限元方法常用來分析及預(yù)測深基坑工程在不同工況條件下的穩(wěn)定性問題,而分析結(jié)果的可靠性取決于計算參數(shù)的準(zhǔn)確性和模型邊界條件的合理性。本文針對大型深基坑工程提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土體參數(shù)反演方法。建立深基坑工程土體參數(shù)反演的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,先由監(jiān)測數(shù)據(jù)數(shù)量和待反演參數(shù)數(shù)目確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),然后采用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的初始連接權(quán)值和激活函數(shù)閾值,再利用有限元模型計算建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,將實際監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)后即可進(jìn)行土體參數(shù)的反演計算。本文以天津文化中心交通樞紐工程為例,詳細(xì)介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型深基坑工程土體參數(shù)反演的步驟,并利用反演得到的參數(shù)進(jìn)行其他工況條件下的數(shù)值計算,其結(jié)果驗證了該參數(shù)反演方法行之有效。
[Abstract]:The finite element method is often used to analyze and predict the stability of deep foundation pit engineering under different working conditions. The reliability of the analysis results depends on the accuracy of the calculation parameters and the rationality of the boundary conditions of the model. In this paper, an artificial neural network based soil parameter inversion method is proposed for large deep foundation pit engineering. In the establishment of neural network for soil parameter inversion in deep foundation pit engineering, the topological structure of neural network is first determined by the number of monitoring data and the number of parameters to be retrieved, and then the initial connection weight and activation function threshold of the network are optimized by genetic algorithm. Then the training sample of neural network is established by finite element model calculation, and the parameters of soil can be inversed after the actual monitoring data are input into the trained network. Taking the transportation hub project of Tianjin Cultural Center as an example, this paper introduces in detail the steps of soil parameter inversion for large-scale deep foundation pit engineering based on neural network, and carries out numerical calculation under other working conditions by using the parameters obtained from inversion. The results show that the parameter inversion method is effective.
【作者單位】： 天津市市政工程設(shè)計研究院;香港科技大學(xué)土木及環(huán)境工程系;清華大學(xué)水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金項目(51109117) 清華大學(xué)自主科研計劃(20111081125) 天津市市政公路管理局科技計劃項目(2010-18)
【分類號】：TU753

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1933804