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大型地下硐室开挖过程位移变形智能预测
引用本文:孙豁然,王述红,宫永军,庄世勇.大型地下硐室开挖过程位移变形智能预测[J].煤炭学报,2001,26(1):45-48.
作者姓名:孙豁然  王述红  宫永军  庄世勇
作者单位:1. 东北大学 资源与土木工程学院,
2. 本溪钢铁公司 南芬露天矿,
摘    要:地下硐室开挖过程中,硐周位移及其变化规律比较获得并起着十分重要的作用,不仅可以作为检验施工设计的依据,而且可以预测预报围岩的稳定性和调整开挖方式、支护设计等,从而指导施工。根据现场监测的数据,利用建立的遗传神经网络模型,分析了原始数据,对观测数据进行学习,预测下步施工位移变形量,从而为施工方法及时调整和支护方案优选提供参考。工程实例分析表明,该方法预测精度高、实用性广、简单易行。

关 键 词:量测位移  遗传算法  神经网络  实时预报  地下硐室  开挖  位移  变形监测
文章编号:0253-9993(2001)01-0045-04
修稿时间:2000年6月8日

Study on genetic-neural network method of displacement in big cavern during excavation
SUN Huo-ran,WANG Shu-hong,GONG Yong-jun,ZHUANG Shi-yong.Study on genetic-neural network method of displacement in big cavern during excavation[J].Journal of China Coal Society,2001,26(1):45-48.
Authors:SUN Huo-ran  WANG Shu-hong  GONG Yong-jun  ZHUANG Shi-yong
Affiliation:SUN Huo ran 1,WANG Shu hong 1,GONG Yong jun 2,ZHUANG Shi yong 2
Abstract:The displacements and its movements is very important and easy to get in the site, analysising the problem in applying contraction ways to study the construction sequence for big cavern and instability. On the basis of the observed, a new genetic neural network method for displacement in big cavern is proposed to forecast the moving displacements, a GA NN for the displacement is introuduced, its example is given, and the results are satisfactory. This method is good in precast precision, used widely, convienient.
Keywords:underground structure displacement  genetic algorithm  neural network  forecast in time
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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