Probabilistic evaluation of ground-support interaction for deep rock excavation using artificial neural network and uniform design

Qing Lue; Chin Loong Chan; Bak Kong Low

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Probabilistic evaluation of ground-support interaction for deep rock excavation using artificial neural network and uniform design

机译：基于人工神经网络和均匀设计的深基坑土体相互作用概率评估。

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An efficient approach is proposed in this paper for probabilistic ground-support interaction analysis of deep rock excavation using the artificial neural network (ANN) and uniform design. The deterministic model is based on the convergence-confinement method. The ANN model is employed as the response surface to fit the real limit state surface. The uniform design table is used to prepare the sampling points for training the ANN and for determining the parameters of the network via an iterative procedure. The probability of failure is estimated from the first-order and second-order reliability method (FORM/SORM) based on the generated ANN response surface and compared with Monte Carlo simulations and polynomial response surface method. The efficiency and the accuracy of the proposed approach are first illustrated with the case of a circular tunnel involving analytical solutions with respect to three performance functions. The results show that the support installation position and the parametric correlations have great influence on the probability of the three failure modes. Reliability analyses involving four-parameter beta distributions are also investigated. Finally, an example of a deep rock cavern excavation is presented to illustrate the feasibility of the proposed approach for practical applications where complex numerical procedures are needed to compute the performance function.

机译：本文提出了一种有效的方法，利用人工神经网络（ANN）和均匀设计对深层岩土进行概率性地基相互作用分析。确定性模型基于收敛约束方法。 ANN模型被用作响应表面以拟合实际极限状态表面。统一的设计表用于准备用于训练ANN和通过迭代过程确定网络参数的采样点。根据生成的ANN响应面，根据一阶和二阶可靠性方法（FORM / SORM）估计故障概率，并将其与Monte Carlo模拟和多项式响应面方法进行比较。首先以圆形隧道为例说明了所提出方法的效率和准确性，该圆形隧道涉及针对三个性能函数的解析解。结果表明，支架的安装位置和参数相关性对三种失效模式的发生概率有很大的影响。还研究了涉及四参数β分布的可靠性分析。最后，以深部岩洞开挖为例，说明了该方法在实际应用中的可行性，在实际应用中需要复杂的数值程序来计算性能函数。

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来源
《Tunnelling and underground space technology》 |2012年第2012期|p.1-18|共18页
作者
Qing Lue; Chin Loong Chan; Bak Kong Low;
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作者单位

College of Civil Engineering and Architecture. Zhejiang University, Hangzhou 310058, PR China, School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore;

School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore;

School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
rock tunnel; convergence-confinement method; artificial neural network; uniform design; form; sorm;

机译：岩石隧道收敛约束法人工神经网络;统一设计;形成;rm;

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