巷道围岩位移特性曲线预测的自适应神经模糊推理方法及应用

应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立了巷道开挖围岩位移特性曲线预测的自适应神经模糊推理方法。应用该方法,预测了水口山矿务局康家湾铅锌矿十二中段排泥巷道围岩的位移特性曲线,并据此对实际施工过程中出现的衬砌破坏、合理的支护时间和衬砌刚度进行了分析,结果表明,该方法具有良好的适用性。     

神经网络方法在位移反分析中的应用研究

为解决传统位移反分析建模复杂、求解速度慢等问题，基于MATLAB的二次开发语言M语言，编写了用于位移反分析的BP神经网络源程序．针对传统BP网络收敛速度慢的缺点，采用L—M优化算法及归一化方法来加快网络的训练速度．对圆形巷道弹塑性问题的力学参数进行了反演分析．反演结果表明，MATLAB与神经网络相结合应用于位移反分析，具有建摸快、模型简捷、求解速度快、精度高等优点，可以在工程实际中推广应用．     

冻土墙位移反分析

以冻土墙模型试验获得的位移为已知条件，利用拉格良日元数值方法和正交设计原理，对土墙为参数进行反分析计算，并且反演出符合实际的土墙有关参数，从而为冻土墙的设计，施工提供理论依据。     

位移反分析技术在冻结壁稳定性研究中的应用

文章认为冻结壁稳定性问题是当前深井冻结急待解决的一项难题,用理论或解析方法研究它存在着局限性。因此提出并详细介绍了模拟试验和以数值计算方法为基础的化移反分析技术相结合的综合研究方法。     

巷道粘弹位移反分析中各种优化方法的探讨

探讨了６种无约束最优化方法在巷道粘弹性位移反分析中的应用情况．从参数初始点的选择、收敛速度、收敛精度和可靠性几个方面的比较，发现对于粘弹性位移反分析问题，阻尼最小二乘法是一种较好的优化方法．     

位移监控及预报方法在地下工程中的应用

以北京地铁西单车站横通道施工为例，对位移监控及预报方法在地下工程中的实际应用作了详细介绍，得出了某些规律性的认识。     

采动覆岩力学参数粘弹性位移反分析

本文研究了采动覆岩移动的动态性,采用三参数流变模型,用等效弹性模量的方法对采动覆岩岩层力学参数进行了反演.反演得到的力学参数是覆岩移动动态模拟的基础数据.     

双向八车道连拱隧道围岩力学参数反演分析

在采用双侧壁导坑法施工的双向八车道特大断面连拱隧道中,施工步繁多,临时支护设置的时间长,隧道全断面的变形量测只能在临时支护拆除后进行。由于全断面变形数据获取得较晚,故较难将其用于围岩力学参数的反演。将有限元计算和BP神经网络技术相结合,并在有限元计算过程中考虑实际的施工步,建立起所有临时支护拆除之前这一施工状态下导坑的变形量与围岩力学参数之间的非线性映射关系,并通过对应状态下实测的导坑变形值反演了围岩的力学参数。将反演的结果用于正分析验算,验证了该方法是可行的。     

岩体力学参数确定的GA-FLAC~(3D)位移反演方法

在矿产资源开采、采矿设计及施工、地下结构物稳定性预测等岩土工程领域中,初步的也是重要的研究课题之一是确定岩体力学参数。经过综合分析多种岩体力学性质反演法,提出了一种智能位移反演方法。首先,在工程经验和GSI体系的基础上选定待反演的岩体力学参数的数值范围,通过巷道现场位移量测获得拱顶下沉和水平收敛位移。然后,运用遗传算法(GA)与FLAC3D数值模拟软件相结合,进行位移反演,确定比较正确的岩体力学参数。根据上述方法采用VC++高级程序语言开发了将遗传算法与FLAC3D软件相结合的位移反演系统,以某铅锌矿体和上下盘岩体为例,进行了矿岩体力学参数反演。进行与其他反演法的对比分析,证明了该方法的正确性和实用性。     

隧道围岩流变参数的粘弹性位移反演与验证

将解析反演和数值反演相结合,对试验毛洞的断面形状和所处应力场做出适当的简化,利用对应性原理求解出洞室位移的Kelvin粘弹性解,并以此去拟合试验洞不同位置处的实测位移而得到多组流变参数;分别将其作为FLAC3D数值模型蠕变模式的输入参数,得出各自对应的实际断面形状和实际应力场条件下试验洞的蠕变位移数值解。然后,利用BP神经网络,对各组流变参数和其对应的试验洞同一位置处的蠕变位移数值解进行训练,建立起两者之间的非线性关系;利用训练好的网络,依据实测蠕变位移值得出了围岩流变参数;最后,利用隧道实测位移数据对反演的流变参数进行了数值正分析验证。     

岩土工程逆反分析的进化神经网络研究

逆反分析实质为系统的逆辩识过程,对此采用神经网络描述比较合理有效。基于提出的网络权值及其结构同时进化的新型进化神经网络模型,进行了岩土工程逆反分析的研究,并用一个算例进行了效果验证。结果证明反分析精度较高,其效果良好。由研究得到以下结论：网络训练样本应由正分析得到,且应采用正交实验设计进行样本选取;神经网络逆反分析时多参数反演的精度低于单参数反演。     

神经网络模型在大坝位移分析中的应用

大坝变形监测是大坝安全监测中最重要的项目之一.由于大坝变形受到各种外界因素的影响,变形情况非常复杂,预测的准确性对大坝的安全评估起着重要作用.因此,对大坝变形分析预报方法的选择显得尤为重要.该文介绍了统计模型和神经网络模型,提出将BP神经网络方法与统计方法结合的方法.用这两种方法对某大坝位移监测数据进行分析,并对未来变...     

基于MATLAB工具箱的基坑深层水平位移神经网络预测

以实测数据为样本, 采用MATLAB中神经网络工具箱, 建立了深基坑围护结构深层水平位移预测模型。预测结果显示, 预测值与实际监测值吻合, 误差较小, 两者在4 m位置处都有最大位移值, 趋势一致, 表明模型能较好满足工程需要。深基坑开挖过程受水文地质条件、空间几何形状、支撑结构体系、施工条件、施工荷载、基坑暴露状况和周边环境等多因素影响, 各因素对变形的影响呈非线性关系, 监测曲线不光滑, 呈中间大、两头小, 反映围护结构受支撑轴力作用, 与现场轴力监测结果一致。     

金山店铁矿粉矿围岩变形粘弹性有限元位移反分析

根据金山店铁矿粉矿围岩所具有的瞬时加载时弹性变形和随时间变化蠕变变形趋向收敛的特性,参照现场监测得到的位移 时间曲线,选择Poyting Thomson本构模型,应用有限元位移分析,得到包含粘弹性参数的综合弹性模量E′v(tj,j),考虑开挖步骤对围岩变形的影响,对综合弹性模量进行回归分离出弹性模量E1,E2,粘性系数η,将这些参数应用到类似粉矿巷道的变形预测中,可以预测该围岩不同时刻的变形量和变形稳定时间。     

基于位移反分析的露天边坡稳定性评价

根据某矿西部贫矿开采条件, 借助ANSYS和FLAC^3D软件建立了大型三维数值分析模型。基于该矿边坡位移GPS监测数据, 通过地表岩移反分析得到了合理的矿岩和充填体物理力学参数。数值分析表明, 贫矿开采过程中露天边坡整体处于稳定状态, 且贫矿开采活动对上盘南部边坡影响程度较大, 其岩移量和塑性区范围变化较明显, 同时贫矿开采过程中南部边坡最大主应力由压应力转变为拉应力, 极易因拉应力的作用而出现掉块、局部塌落等现象, 且对斜坡道入口和出入斜坡道的主运输巷道影响较为明显。     

基于动力系统自忆性原理的地下工程围岩变形预测方法

将“动力系统自记忆原理”引入到地下工程围岩位移时间序列预测研究,以量测得到的围岩位移时序数据作为围岩非线性动力学演化模型的一个特解,采用双向差分原理反导出围岩位移非线性常微分方程。以此作为微分动力核,运用自记忆原理建立了地下工程围岩变形预测的自记忆模型、方法和预测程序。将该方法应用于广西铜坑锡矿505 m中段巷道和湖北水布垭电站尾水隧洞围岩位移预测,研究结果表明：围岩位移自记忆预测模型具有较高的预测精度,对不同地下工程围岩时序曲线形态具有较强的适用性。