样条权函数神经网络算法在超前锚杆加固方式中的应用研究

摘要：

针对BP神经网络算法存在局部极小问题、收敛对初值敏感问题及收敛速度慢问题,首次采用了一种新的神经网络算法,即样条函数神经网络算法,在破碎带工程围岩稳定性影响因素分析的基础上,来研究在破碎带工程围岩超前锚杆加固方式的优选问题.研究表明,超前锚杆拱部的支护参数在间距为0.4～0.6 m,排距为0.4～0.5 m,外插角10°～20°,锚杆直径在20～22 mm的效果最佳.由此来研究锚杆超前支护的参数设置及如何提高岩体的稳固性,为破碎带岩层施工安全和局部强化支护提供理论依据.

关键词：样条权函数神经网络、超前锚杆加固、工程围岩、支护参数

分类号：O30;TU5

资助基金：国家安全生产科技发展计划项目05-376;"十一五"国家科技支撑计划项目2008BAB32B01;国家高科技研究发展计划863计划项目2008AA062101

在线出版日期：2010-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：18-20,24