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基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测 总被引:2,自引:0,他引:2
岩爆是岩石深部开挖中一种常见的工程地质灾害。为评价岩爆发生的可能性,提出一种基于粒子群算法和广义回归神经网络模型(PSO-GRNN模型)的岩爆预测方法。该方法利用已有岩爆数据,通过神经网络技术建立回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化,减少人为因素对神经网络设计的影响。据此方法,在能量理论的基础上,选取洞壁围岩最大切向应力、岩石单轴抗压强度、抗拉强度和弹性能量指数作为主要影响因素,利用国内外26组已有工程数据建立岩爆预测的PSO-GRNN模型。通过对苍岭隧道和冬瓜山铜矿岩爆预测的工程实例分析验证该方法的可行性和适用性。所提方法可为类似工程的岩爆预测提供参考。 相似文献
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对某混凝土灌注桩进行竖向载荷试验并利用FLAC3D对其进行模拟,将两者结果进行对比,验证FLAC3D数值模拟试验的适用性,讨论接触面刚度的取值问题。 相似文献
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岩爆是高地应力地区岩石开挖中的一种动力破坏现象,其机理复杂、影响因素众多,单一的评价指标无法准确描述岩爆发生的可能性。基于信息融合思想,提出一种能够综合考虑多指标共同作用的岩爆预测方法。该方法以证据理论为基础,以岩爆等级为识别框架,根据岩爆发生所需条件,选取最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度与抗拉强度比值、岩石弹性能量指数为证据体,采用粗糙集理论客观确定了各证据体的确定信度,建立了基于证据理论的岩爆烈度预测模型。12组工程实例的预测结果表明该模型具有较好的预测精度。将该模型应用于苍岭隧道和锦屏二级水电站探硐岩爆预测,预测结果与实际情况完全吻合,说明该模型具有较好的实用性。 相似文献
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