本文關(guān)鍵詞：融合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與建模分析的基坑變形預(yù)測研究　出處：《北京交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著城市化的快速發(fā)展,地鐵工程及高層建筑等大型建設(shè)項(xiàng)目不斷增多,與之相應(yīng)的基坑工程的穩(wěn)定對于上部結(jié)構(gòu)及周圍建筑物的安全具有重要影響,在基坑開挖過程中需要對其變形進(jìn)行實(shí)時的監(jiān)測和預(yù)測�；幼冃晤A(yù)測的理論及技術(shù)研究、改進(jìn)對施工控制、事故防范和安全施工具有非常重要實(shí)際意義。本文探討大型基坑的變形特點(diǎn)、監(jiān)測技術(shù)及變形預(yù)測的理論和方法,在深入分析研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于基坑變形預(yù)測的基礎(chǔ)上,根據(jù)基坑工程的特點(diǎn),總結(jié)了將有限元模型所反映的基坑力學(xué)特性與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相融合的基坑變形預(yù)測方法,建立了相應(yīng)的變形預(yù)測模型,結(jié)合實(shí)際基坑工程實(shí)例監(jiān)測方法和實(shí)測數(shù)據(jù)分析,對其進(jìn)行了近似建模與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型的變形預(yù)測,并對結(jié)果進(jìn)行了對比分析。本文針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在力學(xué)關(guān)系上反映不足的弱點(diǎn),發(fā)揮其數(shù)值上貼合度好的優(yōu)勢,綜合考慮實(shí)際基坑結(jié)構(gòu)力學(xué)關(guān)系復(fù)雜的特點(diǎn),使用Abaqus有限元軟件對基坑結(jié)構(gòu)以及基本開挖工況進(jìn)行了近似建模,并將模型變形由于力學(xué)特性而表現(xiàn)的變化關(guān)系引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,使用Matlab開發(fā)平臺實(shí)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型的構(gòu)建及變形預(yù)測處理。通過將融合模型的變形預(yù)測結(jié)果與基于實(shí)測數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型變形預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明融合模型能更好地反映基坑結(jié)構(gòu)內(nèi)部在施工過程中的力學(xué)關(guān)系特征,對基坑的變形預(yù)測結(jié)果優(yōu)于單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,對工程施工的安全控制及變形預(yù)測方法的研究改進(jìn)具有積極的參考作用。
[Abstract]:With the rapid development of city urbanization, increasing large metro and high-rise building construction project, foundation pit engineering and the corresponding stability has an important influence on the upper structure and the safety of the surrounding buildings, the deformation monitoring and prediction of the real-time need in the excavation process. The theory and technology of prediction of the deformation of foundation pit. Improvement of construction control, has very important practical significance for accident prevention and safety construction. This paper discusses the deformation characteristics of foundation pit, the theory and method of monitoring and deformation prediction, in the research of artificial neural network model for analysis based on deformation prediction of foundation, according to the characteristics of the foundation pit deformation prediction method of foundation pit excavation integration summarizes the characteristics of the finite element model and artificial neural network model, established the corresponding deformation prediction model, combined with the Analysis of the actual excavation monitoring method and the measured data, the approximate deformation prediction model and neural network fusion model, and the results were compared and analyzed. Based on neural network model reflecting the weakness in mechanics, the numerical fit to play good advantage, considering the actual characteristics of structural mechanics the pit complex, using Abaqus finite element software for structure and foundation pit excavation of the basic conditions of approximate modeling, and model deformation relationship and performance due to mechanical properties into the neural network model, using the Matlab development platform for the realization of the construction of BP neural network for deformation prediction and fusion processing. The deformation prediction results the fusion model and neural network model based on the measured data of deformation prediction results are compared and analyzed. The results show that the fusion model can It can better reflect the mechanical characteristics of the foundation pit structure in the construction process, and the prediction result of the deformation of foundation pit is better than the single neural network prediction model. It has a positive reference function for the safety control of engineering construction and the research and improvement of deformation prediction method.

【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU433

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本文編號：1418355