基于优化BP神经网络算法的隧道岩土体力学参数分析方法研究

摘要：

在隧道稳定工程稳定分析中,岩土体力学参数的准确性对工程设计有着重要影响,以获取隧道岩土体力学参数指导支护设计,保障隧道施工及运营期的安全性.采用有限差分数值计算模型构建位移与岩土参数的训练样本集,结合CO-RDPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值进行训练,将实际监测位移带入训练好的神经网络反演岩土体力学参数,利用反演参数带入有限差分模型计算得到隧道位移,并将其与监测位移进行对比分析,并对该方法进行实例验证,结果表明,基于有限差分方法反演得到的参数能较好地反映隧道开挖后土体的位移沉降,变形规律与监测数据基本一致,CO-RDPSO算法优化BP神经网络具有一定的可行性.

关键词：隧道工程、反分析方法、BP神经网络、粒子群算法、交叉算子

分类号：TU452(土力学、地基基础工程)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;陕西省自然科学基金

在线出版日期：2022-11-24（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：133-137