Determination of mechanical parameters of reservoir landslide based on back analysis using evolutionary artificial network

机译：基于进化人工网络的后分分析，确定储层滑坡机械参数的确定

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Back analysis of displacement is an effective method for parameter recognition in geotechnical engineering. As rock and soil are complex geological materials, the relationship between the mechanical parameters of slope sliding mass and its displacement is incompletely quantified and highly nonlinear, but traditional back analysis of displacement has poor adaptability for this. So in this paper an integrating method of genetic algorithm, neural network and numerical analysis (GA-NN) is presented to carry out back analysis for mechanical parameters of slope sliding mass, and procedures to perform the intelligent back analysis are described in detail. Finally, this new method is applied and verified by a practical landslide in the reservoir area of Three Gorges, the results indicate the method is efficient for determination of mechanical parameters of sliding mass.

机译：回位移分析是岩土工程中参数识别的有效方法。随着岩石和土壤是复杂的地质材料，坡度滑动质量的机械参数与其位移之间的关系是不完全量化的，高度非线性，但传统的偏移分析对此具有差的适应性。因此，在本文中，提出了一种遗传算法，神经网络和数值分析（GA-NN）的积分方法，以对斜坡滑动质量的机械参数进行回复分析，详细描述了执行智能回分析的程序。最后，通过三峡库区的实际滑坡应用和验证了这种新方法，结果表明该方法是有效的，用于测定滑动质量的机械参数。

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来源
《International Conference on Civil Engineering, Architecture and Building Materials》|2012年||共6页
会议地点
作者
Fan Zhen Meng; Shao Jun Li; Zhen Hua Zhang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TB3-53;
关键词
Mechanical parameters; Evolutionary artificial network; Back analysis; Shaiwangba landslide;

机译：机械参数;进化人工网络;背部分析;Shaiwangba Landslide;

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