隧洞围岩力学参数反演.pdf

2024-09-12

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基于数值模拟的某水工隧洞围岩参数反演研究.docx

基于数值模拟的某水工隧洞围岩参数反演研究基于数值模拟的某水工隧洞围岩参数反演研究摘要：隧洞围岩参数是水工隧洞设计和施工过程中非常重要的参数之一。然而，由于隧洞内部无法直接测量围岩参数，传统的测量方法存在一定的局限性。本研究通过数值模拟的方法，对某水工隧洞围岩参数进行反演研究，以期为隧洞工程设计提供参考依据。关键词：隧洞围岩；参数反演；数值模拟1.引言水工隧洞作为水利工程的重要组成部分，其设计和施工需要准确的围岩参数。然而，由于隧洞内部实际围岩参数难以直接测量，通过传统方法进行参数测量具有一定的限制性。因此

2024-10-18

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散体围岩力学参数位移反演优化.docx

散体围岩力学参数位移反演优化随着科技的不断进步，岩石力学的研究得到了广泛的应用，尤其是在矿山工程和建筑工程中，岩石力学参数的研究非常重要。其中，散体围岩作为矿山工程和建筑工程中经常遇到的一种围岩，其力学参数的研究尤其重要。本文将介绍散体围岩力学参数位移反演优化的研究方法和应用，以及其在矿山工程和建筑工程中的应用。一、散体围岩力学参数位移反演优化的研究方法（一）力学模型的建立散体围岩力学参数位移反演优化的研究首先需要建立数学模型。常用的散体围岩模型包括弹性模型、塑性模型和强度平衡模型等。这些模型可以通过数学

2024-10-30

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基于遗传算法的深井巷道围岩力学参数反演.pptx

汇报人：目录PARTONEPARTTWO遗传算法的基本概念遗传算法的原理及流程遗传算法的优势和应用领域PARTTHREE深井巷道围岩力学参数反演的背景深井巷道围岩力学参数反演的意义和目的国内外研究现状及发展趋势PARTFOUR遗传算法简介：一种基于自然选择和遗传变异的优化算法深井巷道围岩力学参数反演：通过遗传算法求解围岩力学参数基本思路：利用遗传算法对围岩力学参数进行优化，以最小化误差函数流程：a.初始化种群：随机生成一组围岩力学参数b.计算适应度：根据误差函数计算每个个体的适应度c.选择操作：根据适应度

2024-10-04

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基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演.docx

基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演隧道施工是一个复杂的工程过程，其关键在于实现隧道围岩的稳定和安全。围岩力学参数反演是这个过程中一个重要的环节。近年来，基于遗传算法和BP神经网络的反演方法被广泛应用于隧道围岩力学参数的反演。GA-BP神经网络是将遗传算法与BP神经网络相结合的一种算法。在这个算法中，首先使用遗传算法对网络的初始权值进行优化，然后使用BP神经网络进行围岩力学参数的反演。围岩力学参数反演的核心问题是如何选择和确定反演模型中的参数。在实际应用中，围岩力学参数的反演模型往往是非线性的、多

2024-10-18

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