基于BP神经网络的隧道稳定性分析研究

田明杰; 牟智恒; 仇文革

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基于BP神经网络的隧道稳定性分析研究

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通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长、减速增长、逐渐收敛阶段。可通过受力F与变形S的变化规律评判隧道稳定性,当S增大,Δs增大,F增大,ΔF增大,处于变加速增长阶段,隧道稳定性差;当S增大,Δs减小或增大,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速增长阶段,隧道稳定性较差;当S增大或减小,Δs减小,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速状态,隧道稳定性较好;当S减小或不变,Δs减小,F减小或不变,ΔF减小,处于收敛阶段,隧道稳定性良好。

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来源
《土木工程学报》 |2017年第s2期|260-266|共7页
作者
田明杰; 牟智恒; 仇文革;
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作者单位

西南交通大学;

四川成都610031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类隧道结构理论;
关键词
L-M算法; BP神经网络回归与预测; 隧道稳定性; 受力-变形综合判定模型;

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