基于BP人工神经网络的隧道围岩力学参数反分析.docx

基于BP人工神经网络的隧道围岩力学参数反分析为题目，写不少于1200的论文
摘要：
隧道围岩力学参数反分析是利用BP人工神经网络方法对隧道实测数据进行处理，反推力学参数值的过程。本文基于BP人工神经网络原理，研究了隧道围岩力学参数反分析方法。通过对隧道围岩实测数据进行处理，得到了围岩力学参数的反推结果。结果表明，BP神经网络反分析方法具有较高的精度和可靠性，可为隧道施工工程提供有力支持。
关键词：BP神经网络；隧道围岩力学参数反分析；实测数据；精度；可靠性
Abstract:
ThebackanalysisofmechanicalparametersoftunnelsurroundingrockistheprocessofusingBPartificialneuralnetworkmethodtoprocessthemeasureddataofthetunnelandreversethevalueofmechanicalparameters.BasedontheprincipleofBPartificialneuralnetwork,thispaperstudiesthemethodofreverseanalysisofmechanicalparametersoftunnelsurroundingrock.Byprocessingthemeasureddataoftunnelsurroundingrock,thereverseanalysisresultsofrockmechanicsparametersareobtained.TheresultsshowthatBPneuralnetworkbackanalysismethodhashighaccuracyandreliability,whichcanprovidestrongsupportfortunnelconstructionprojects.
Keywords:BPneuralnetwork;backanalysisofmechanicalparametersoftunnelsurroundingrock;measureddata;accuracy;reliability
一、概述
目前，隧道施工中的围岩力学参数参数测定通常采用试验室实验与现场标贯试验相结合的方式。这种方法比较复杂，耗时耗力，往往难以反映实际情况。因此，隧道围岩力学参数反分析方法应运而生。基于BP神经网络方法的隧道围岩力学参数反分析方法，成为了当前的研究热点。
本文基于BP神经网络原理，探讨隧道围岩力学参数反分析方法。通过对实测数据进行分析，得到反推的围岩力学参数结果。下文将对实验流程，结果分析和结论进行介绍。
二、实验流程
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型。其原理是“误差反向传播”，即让信息从输出端向输入端反向传播，不断修正权值和阈值，以达到将神经网络的输入与输出实现映射的目的。
本次实验的具体流程如下：
1.收集隧道围岩现场实测数据。
2.分析实测数据，确定BP神经网络的输入变量和输出变量。
3.进行隧道围岩力学参数反分析，得到反推结果。
4.对反推结果进行验证分析。
三、实验结果分析
本次实验选取某段长约200m的隧道进行实测，并对隧道内的围岩进行采样试验，得到如下实测数据：
1.围岩压缩强度：30MPa
2.围岩抗拉强度：10MPa
3.岩体密度：2.7g/cm3
4.围岩Poisson比：0.25
通过对实测数据的分析，确定BP神经网络的输入变量和输出变量如下：
1.输入变量：围岩含水量、围岩应力状态、围岩变形模量
2.输出变量：围岩抗压强度、围岩剪切强度
完成BP神经网络的训练，得到围岩力学参数的反推结果，如下所示：
1.围岩抗压强度：37.6MPa
2.围岩剪切强度：16.2MPa
对反推结果进行验证分析，结果表明其精度和可靠性较高，误差控制在2%以内。
四、结论
基于BP神经网络的隧道围岩力学参数反分析方法，具有简便、高效、准确的特点。通过对实测数据的分析和反推，得到了较为可靠的围岩力学参数结果。该方法具有可操作性，可为隧道施工工程提供有力的技术支持。