滑坡体力学参数反分析研究

摘要：

除室内试验和现场试验之外,反演分析是一种可以利用现有变形监测数据获取滑坡体等效力学参数的方法.以清江杨家槽滑坡体为例进行研究,提出了将均匀设计、遗传算法与BP神经网络结合起来应用于滑坡体反分析的新方法.先将具有很好全局寻优能力的改进遗传算法作为BP神经网络的学习算法,形成遗传神经网络;然后利用均匀设计方法设计网络学习样本,训练遗传神经网络映射滑坡体变形与滑坡体力学参数的非线性关系;最后将实测位移值作为网络输入,网络输出即为参数的反演值.该方法克服了优化反分析方法反演时间过长,解不易收敛等缺陷,实现了多参数的同时反演.通过对反分析结果进行检验与评价,证明其结果符合实际工程要求.

关键词：反分析、滑坡、均匀设计、遗传算法、BP网络、杨家槽

所属期刊栏目：22

分类号：TV697.23(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：水利部科技创新项目SCX2003-21;长江科学院科研项目2002-1

在线出版日期：2005-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48