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本构模型和初始参数给不准已成为岩土力学理论分析和数值模拟的“瓶颈”。目前神经网络可能会避开复杂的本构模型而成为解决岩土工程的设计和施工问题的主要途径。然而,不同的神经网络结构对模型的学习和推广预测能力有直接的影响,因此构造一个令人满意的神经网络模型至关重要。本文结合遗传算法对神经网络结构进行优化,并用后验差检验方法对搜索到的神经网络结构进行测试;结合遗传算法,用测试好的神经网络结构代替常用的有限元数值方法进行岩体参数的辨识;最后,用实例较为详细地证明了这种方法的可行性。 相似文献
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讨论岩体风化的基本概念,澄清一些传统的模糊认识。采用统计学方法,通过实例进行岩体风化定量指标分布规律的研究,讨论建基面的选择和大坝要求的一致性。 相似文献
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隧洞超挖问题中的广义分数维研究 总被引:1,自引:0,他引:1
影响隧洞围岩超挖的主要因素是岩体的地质特征和地质组成,对岩体在开挖过程中会遇到超挖问题,将从岩石的破坏机理出发,研究裂隙岩体开挖后的隧洞周边分数维,并提出了裂隙岩体隧洞开挖周边的广义分数维模型。研究不同影响参数与隧洞周边分数维之间的关系,并从分形理论的角度建立隧洞周边分数维与隧洞超挖之间的关系,从而建立了以地质力学机理为基础的超(欠)挖与广义分形维之间的关系,最后通过实例来验证该模型在隧洞开挖过程中的适应性。研究结果表明:(1)岩体结构面的基本特征决定了隧洞在开挖过程中隧洞周边广义分数维的大小;(2)分数维越大表明越有可能存在较大的超挖;(3)随着分数维的增大,超挖量呈现多次非线性递增的趋势。 相似文献
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