基于RBF的隧洞岩体蠕变参数反演方法

岩体蠕变参数是软岩洞室设计和施工中的重要力学参数，为解决蠕变参数难以获取的研究现状，建立基于RBF神经网络的隧洞岩体蠕变参数智能反演方法。在综合分析工程资料的基础上，采用符合该工程岩体变形规律的蠕变本构模型，建立反映隧洞开挖支护工序和长期蠕变特征的仿真计算模型，以测点沉降值为指标，采用敏感性分析方法，确定待反演参数。通过正交设计和仿真计算构造训练样本，对RBF神经网络进行训练，建立蠕变参数和位移值之间的非线性关系。输入实测位移值，得到相应的岩体蠕变参数。将该方法应用于滇中引水工程的隧洞蠕变参数反演中，利用所得参数进行数值计算，计算结果与实测位移值误差较小，表明该方法合理、实用，且具有良好的精度，可为获取软岩隧洞蠕变参数提供简捷高效的方法。