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基于Verhulst灰色模型的矿山巷道流变性围岩地质工学参数智能反分析

         
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采用基于灰色Verhulst模型(GVM)的智能反分析(IBA)方法确定隧道围岩的岩土参数,并通过对朝鲜"6.13"煤矿-600 m水平主巷道试验验证了该方法的准确性.用于反分析的位移分量为开挖结束时监测到的拱顶沉降和边墙收敛量,以及GVM预测的最终闭合量.利用FLAC3D的人工神经网络(ANN)和Burgers蠕变粘塑性(CVISC)模型,得到了位移与反分析参数之间的非线性关系.然后,利用遗传算法(GA)确定了隧道围岩的最优参数,并利用GVM预测了最终开挖和闭坑时的两组实测位移.采用反分析参数数值模拟的计算位移与原位位移的最大绝对误差(MAE)和标准差(Std)分别小于6 mm和2 mm.结果表明,该方法可用于确定巷道、地下空区、矿山空场和采场的设计参数和稳定性.

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