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188宝金博页面版: 人工神经网络在国内岩石力学中的应用与展望

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文档格式:PDF | 页数:4 | 浏览次数:23 | 上传日期:2013-10-13 14:55:09 | 文档星级:
第 !" 卷增刊! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !水 利 水 电 科 技 进 展!##" 年 $!!月作者简介: 戚海燕 ($%&’ —),女,江苏盐城人,硕士研究生,从事岩土工程地下围岩的稳定性分析研究( (人工神经网络在国内岩石力学中的应用与展望戚海燕,阮怀宁(河海大学岩土工程研究所,江苏 南京!$##%’)摘要: 基于国内 的研究现状, 对人工神经网络在复杂岩石 工程中 的应用 研究进行了 回顾与 分析, 就岩石 力学领域内 的辨识岩体力学参数、岩体的稳定性分类、 岩体的质量分级的模式识别、 岩体变形适时预测以及复杂岩体的本构关系 研究等方面, 分别阐述了 人工神经网络建立模型的原理和方法、研究现状、所取得的技术成果和达到的水平, 并通过相应的实例进行了 分析说明 ( 最后总结了 神经网络方法在应用 中存在的优缺点, 并分析和探讨了 进一步的研究方向和应用 前景 (关键词: 人工神经网络; 岩石 力学; 参数辨识, 本构模型中图分类号: )*+,文献标识码: -文章编号: $##.!&.+& (!##")#&!###$!#+岩石力学的研究对象是复杂多变的非均质、各向异性岩体(岩石变形破坏特性受到开挖、环境 (地下水、地表水、 温度等)的影响, 具有高度非线性( 到目 前为止,这种复杂环境影响下的变形破坏机理多半是不清楚的,用预定的方程式有时很难获得令人满意的结果(近 $# 多年来, 人工智能理论与技术的迅速发展,为解决许多复杂的和非确定性问题提供了新的强有力的工具( 人工智能领域中研究最为活跃、应用最为广泛的技术之一是人工神经网络( 人工神经网络是一种模拟人脑的神经结构及信息处理过程的人为构造系统,神经网络具有极强的自学习、非线性动态和并行分布式处理的能力, 其基本结构如图 $ 所示(神经网络理论与技术已经应用于包括岩土工程在内的很多科学技术领域( 在岩石力学方面,神经网络在预测岩体的物理力学参数,岩体的变形预测,岩体的模式分类等方面均取得了一定的成效(图 $人工神经网络的基本结构!神经网络的应用!(!用人工神经网络方法辨识岩体力学参数在对岩石工程进行岩石力学分析时, 岩体力学参数的选择具有十分关键的作用[$, !]( 但是, 岩体是在漫长的地质演化过程中形成的性质极为复杂的地质体,其力学性质不仅具有结构效应和时间效应,而且具有尺寸效应, 要想获得准确的岩体物理力学参数殊非易事,参数给不准的问题已成为制约岩石力学应用于工程实践的主要因素之一(岩体力学参数包括岩石工程应力环境参数和岩体物理力学性质参数! 应力环境参数即初始地应力的大小和方向;岩体的物理力学性质参数包括岩体变形参数— — —变形模量 ", 泊 松比!和强度参数— — —抗拉强度" $, 抗压强度"#, 内聚力 $ 和内摩擦角#以及时间效应参数等!目前,对岩体参数的辨识主要有两种方法: 一是基于神经网络进行位移反分析; 二是利用基于信息分形的神经网络重构!"# 基于神经网络进行的位移反分析, 是将数值模拟与神经网络结合! 其学习训练的主要思路是: 用数值模拟计算给出计算参数 ( ",!, $,#," #, …) 条件下的计算结果 (", %,…), 由这两者组成样本用于训练神经网络,获得计算参数与计算结果之间的非线性关系的神经网络表达; 然后把测得的实际位移%"输入给所获得的神经网络,神经网络模型则输出相应岩体的力学参数 ( "",!地应力""法进行变形和应力等量的计算!", $",#", …) 和初始#;最后,根据求得的参数再用数值模拟方学习训练过程可用的学习算法有 /0 算法以及冯夏庭提出的改进的 /0 算法、 推广预测算法与神经网络结构进化的学习算法、 神经网络结构和连接?$?

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