本文選題：ANSYS + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2014年05期

【摘要】：為控制隧道拱頂下沉過(guò)程及其最終下沉量,保障隧道工程建設(shè)安全,需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)隧道拱頂沉降量�；谟邢拊腿斯ど窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合工程實(shí)踐,提出ANSYS有限元和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合(ANSYS-BP)的隧道拱頂沉降預(yù)測(cè)方法。其預(yù)測(cè)步驟為:根據(jù)隧道地質(zhì)條件、圍巖性質(zhì)、施工工藝、支護(hù)襯砌方式,采用ANSYS建立隧道模型,計(jì)算多步工藝施工下隧道拱頂指定單元處沉降值序列,以此構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,將沉降序列信息作為輸入樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試。并以某在建公路隧道為研究對(duì)象,進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。結(jié)果表明,ANSYS-BP方法能夠有效改善隧道拱頂沉降的預(yù)測(cè)性能,其預(yù)測(cè)值與實(shí)際監(jiān)測(cè)值基本一致,預(yù)測(cè)精度高于單獨(dú)使用ANSYS計(jì)算或BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的結(jié)果。
[Abstract]:In order to control the process of tunnel dome subsidence and its final subsidence, and to ensure the safety of tunnel construction, it is necessary to accurately predict the tunnel dome settlement. Based on finite element, artificial neural network and engineering practice, a prediction method of tunnel vault settlement is presented based on ANSYS finite element method and BP neural network combined with ANSYS-BP. The prediction steps are as follows: according to the geological conditions of the tunnel, the nature of surrounding rock, the construction technology and the supporting and lining mode, the tunnel model is established by using ANSYS, and the settlement value sequence of the specified unit of the tunnel vault under the multi-step construction is calculated. The prediction model of BP neural network is constructed, and the settlement sequence information is used as input sample to train and test BP neural network. Taking a highway tunnel under construction as the research object, the prediction and analysis are carried out. The results show that ANSYS-BP method can effectively improve the prediction performance of tunnel dome settlement, and its prediction value is basically consistent with the actual monitoring value, and the prediction accuracy is higher than that of ANSYS calculation alone or BP network prediction.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：U452.1

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本文編號(hào)：1838411