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1.
基于遗传神经网络的坝基岩体渗透系数识别 总被引:11,自引:1,他引:11
基于坝基岩体渗流场正演分析的数学模型,通过观测渗流区域地下水运动的动态信息反演坝基岩体的渗透系数。将遗传算法和神经网络相结合,所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度和较强的泛化能力。数值算例表明,遗传神经网络在求解坝基岩体渗透系数反演问题中具有较高的计算效率和识别精度。 相似文献
2.
巷道围岩初始应力场和弹性模量的区间反演方法 总被引:19,自引:6,他引:19
从有限元数值计算的角度对岩土工程参数的可辨性进行了分析。在可辨识性分析的基础上,考虑观测数据的不确定性,建立了在联合采用围岩位移和应力观测数据的同时,识别地应力和围岩弹性模量的反演模型。并采用约束变尺度方法求解该反演模型,获得地应力和弹性所在区间范围。 相似文献
3.
盾构机掘进过程中的多系统协调控制,对于有效地控制盾构机隧道施工引起的地表变形、保证盾构安全施工和降低隧道掘进能源消耗都是极其重要的。提出了基于现场观测数据的盾构机掘进决策支持系统模型。根据盾构机掘进过程中观测的刀盘贯入度、刀盘转速、刀盘扭矩、盾构机推力和推进速度等观测数据,在地层模糊聚类分析的基础上,实现随机分布、复杂性地层特征在线辨识。以盾构机掘进参数现场观测数据为基础,利用神经网络具有的非线性映射能力、自组织和自适应能力,实现土仓压力模型的自适应建模,解决非线性、时变性、随机性和时滞性的土仓压力分布模型建模与预测控制问题。通过实时调节和控制不同位置推进油缸的推力,减少由于复杂地层的不均匀性所带来的盾构机姿态的偏差,提高隧道的成型精度。针对不同的地层,优化确定与其相适应的盾构机掘进参数,降低掘进能耗与刀具磨损,提高盾构机控制系统的顺应性。 相似文献
4.
以分形几何理论和岩体裂隙系统统计地质资料为基础,建立描述岩体裂隙网络系统几何特性的分形模型.考虑到裂隙长度、开度、位置和间距等几何参量的分形特性,建立基于Monte-Carlo模拟的岩体的裂隙网络系统模型随机生成方法.回顾了岩体裂隙网络系统几何参数的分形分布模型以及离散分形裂隙网络系统建模方法、单个裂隙以及裂隙系统水流动数值模拟方法和裂隙系统等效渗透系数估计方法.对岩体裂隙网络系统的分形几何结构进行研究,使得裂隙网络几何模型真实反映岩体裂隙的结构特征、水流动和溶质传输数值模拟模型更接近岩土工程实际原型、预测结果更加准确,在物理本质上揭示分形裂隙岩体水流动和溶质传输机理. 相似文献
5.
6.
7.
丰满混凝土重力坝渗流特性分析 总被引:5,自引:2,他引:3
根据丰满混凝土重力坝现场渗流观测资料数据,采用非线性最小二乘法识别坝体混凝土和坝基岩石的渗透系数。基于大坝渗透系数的识别结果,采用三维有限元法分析了大坝坝体和坝基的渗流场。渗流场自由面位置的确定采用压缩网格法,经迭代求得。大坝渗透系数识别采用迭代方法进行,其中搜索方向由Levenberg-Marquardt法确定。工程实验应用表明,所提出的三维非承压水参流场分析和大坝渗透系数识别方法是非常有效的。 相似文献
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