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基于BP神经网络的岩土体细观力学参数研究 总被引:9,自引:0,他引:9
目前颗粒流计算方法中所采用的细观力学参数,均需根据岩土体宏观力学参数试验结果反复调试获取,调试效率很低且有较大的盲目性,因此,急需引入一种新方法,建立岩土体宏观力学参数与细观力学参数的关系。基于PFC3D程序,采用BP(back propagation)神经网络方法,建立宏观力学参数与细观力学参数的非线性模型,通过输入宏观力学参数,即可快速、准确地反演岩土体细观力学参数。研究结果表明:(1)根据BP神经网络模型反演确定的细观力学参数,输入数值模型计算其宏观力学参数,结果与试验值相比,精度一般高于90%;(2)当模型最小尺度上的颗粒数RES = 10、隐含层含6个神经元时,BP神经网络模型的反演性能最佳。实例计算表明,BP神经网络模型对于岩土体细观力学参数的确定具有良好的反演性能,该方法为颗粒流理论的推广应用提供了新的技术手段。 相似文献
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神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用 总被引:13,自引:7,他引:13
BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析,但在实际应用中,BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点。采用RBF网络和改进的BP网络,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算,依据若干测点的正应力数据,反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场。算例表明,RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合,在样本容量相同的情况下,反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度,均优于采用BP网络的反演算法。 相似文献
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黏性材料细观与宏观力学参数相关性研究 总被引:7,自引:0,他引:7
岩土工程数值模拟技术中参数选取的正确性是反应材料真实力学特性的基本前提。借助于颗粒离散元分析软件PFC2D,对黏性土类材料样本开展了大量的平面双轴压缩试验。通过记录不同围压下样本的轴向应力峰值,并依据摩尔-库仑强度准则对数值试样的剪切强度参数(内摩擦角、黏聚力)进行标定。着重探讨了黏性材料细观参数中颗粒刚度比kn /ks(0.5~10共12组)、颗粒粘结强度SBS(0~50 kPa共12组)、颗粒摩擦系数?(0~6共16组)以及颗粒粘结强度比K(0.1~10共15组)和材料宏观剪切强度参数以及材料剪切特性之间的相关性。研究结果表明:颗粒粘结(法向、切向)强度同对材料黏聚力呈线性相关;颗粒摩擦系数与材料内摩擦角呈近似对数相关;颗粒刚度比大小对材料剪切强度参数变化亦有微弱的影响;此外,K值(切向粘结强度/法向粘结强度)是影响材料的剪切破坏形态的重要因素。最后,采用了两个多元非线性拟合公式,定量地描述了以上各细观参数和材料宏观剪切强度参数的联合关系,并给出了K值的建议取值,为后续的研究提供重要的理论基础。 相似文献
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针对遗传算法(GA)存在早熟现象和局部寻优能力较差等缺陷,引入具有很强局部搜索能力的模拟退火算法(SA),组成改进的遗传模拟退火算法(GSA)提高优化问题的能力和求解质量。针对BP神经网络容易陷入局部最小和收敛速度慢等方面的不足,应用改进的遗传模拟退火算法搜索BP神经网络的最优权值和阀值,提高BP神经网络的预测精度,建立了围岩力学参数反分析的GSA-BP神经网络模型。将该模型应用于乌东德水电站右岸地下厂房围岩力学参数的反演分析中,根据监测围岩变形数据反演围岩力学参数,反演所得参数应用到正计算分析中,得出的计算位移与实测值吻合较好,说明该方法的有效性和应用于该工程的可行性。 相似文献
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提出了一种高效的混凝土细观力学预处理方法,其中包括基于背景网格的骨料投放与细观三组分的识别;建立了颗粒离散元的混凝土细观力学模型。利用该模型对不同应变率下混凝土的劈拉试验进行了数值仿真,仿真结果显示出的混凝土动力强度提高的规律以及不同应变率下混凝土的破坏模式与试验结果吻合较好。研究表明,随着应变率的提高,混凝土破坏时产生更多弥散状分布的裂纹,同时有些裂纹穿过强度较高的骨料,导致混凝土在高应变率破坏过程中消耗更多的能量,是混凝土的动力强度提高的重要原因。此外,在高应变率下,力链产生更多的分叉,空间分布的不均匀性和随机性增加,因此,在高应变率下混凝土动力强度表现出更大的离散性。 相似文献
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离散元法作为研究散体材料特性的一种工具,应用面很广,优势明显。本文简要介绍颗粒离散元的基本原理,概述细观参数校准的过程,探讨了对砂土、黏性土、节理岩体以及天然气水合物的细观特性研究应用及进展,同时讨论了颗粒离散元在边坡变形中的研究应用。进行岩土体颗粒离散元模拟时,不同细观参数对宏观参数有一定的影响但没有确定的线性关系。颗粒离散元在研究多相固体介质细观特性方面具有优势,能够赋予材料多种接触模型和细观参数。因此对水合物的研究会促进颗粒离散元算法的改进和对含水合物沉积物特性的深入研究。通过将颗粒离散元与其它方法耦合取长补短,对复杂的工程地质问题的研究将会迎刃而解。并且本文对颗粒离散元在海洋工程地质领域的进一步应用做了展望。 相似文献
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岩溶区隧道在施工过程中易发生崩塌,针对力学方面的隧道塌方机理分析较多,而针对岩溶软弱破碎带等地层方面的隧道塌方机理研究分析较少。为保证隧道施工的安全性、经济性和可行性,掌握隧道施工中的塌方机理非常有必要。依托贵州某岩溶破碎地层隧道在开挖过程中发生的坍塌现象,结合隧道的监测数据,运用BP神经网络的构建原理,对隧道的地层参数进行反演。将反演土体力学参数输入到FLAC3D有限元软件构建的不同施工方法模型中,对典型断面的崩塌破坏机制和风险进行判断和分析。结果表明:施工方法对隧道开挖的稳定性影响较大,针对围岩等级为Ⅴ级的隧道,采用三台阶七步法和单侧壁导坑法施工较安全,隧道塌方与隧道双向同时开挖没有关系;反演所得的隧道拱顶位移预测值为2.3 cm,地表位移预测值为1.2 cm,与监测数据偏差13%左右,反演结果具有一定的可信度。研究结果对岩溶区软弱破碎地层断面隧道公路建设具有重要指导意义。 相似文献
8.
离散元仿真是研究裂隙岩石破坏机理最常用的手段之一,颗粒流模型的准确性及细观参数的合理性左右着数值仿真的质量。现有研究多以预设规则裂隙颗粒流模型为对象,侧重于模拟现象的深度解译,忽略了真实裂隙颗粒流模型构建及参数确定方法的介绍。鉴于此,本文以前人研究为基础,同时引入CT扫描及图像数字化等技术提出含隐微裂隙岩石颗粒流模型构建及细观参数标定方法,并以原生隐微裂隙发育的隐晶质玄武岩为例,对上述方法进行应用和验证。研究发现:CT扫描配合图像数字化技术能够实现试样内裂隙形态的精确刻画,可服务于含隐微裂隙岩石真实颗粒流模型的精细化构建。由于各细观参数的交互影响,初步确定的平行黏结模型细观参数仍需微调后方可使用。确定光滑节理模型细观参数时,应先根据已建模型定性分析不同倾角下宏观结果与细观参数间的响应。对于含原生闭合隐微裂隙的隐晶质玄武岩“平行黏结+光滑节理”的数值本构组合能够很好地描述其颗粒流模型接触间的力学性质。上述研究发现极大增强了含隐微裂隙岩石颗粒流模型构建的准确性及细观参数取值的透明性和合理性,同时可为内置多接触本构颗粒流模型细观参数的标定提供重要参考。 相似文献
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比较了BP、Hopfield二种神经网络模型的特性及其运行机制,分别用于位场反演,还比较了各自在位场反演中的应用效果。结果表明:这二种神经网络模型虽然都可用于位场反演,但由于Hopfield网络缺乏学习能力,不能较好地利用已知地质、地球物理信息而受到限制。而BP神经网络具有较强的学习能力,能从已知的信息中得到有利于解决最优化问题的结论,比Hopfield神经网络更加适合于位场的反演问题。 相似文献
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微型抗滑桩土拱效应空间特征的细观力学分析 总被引:1,自引:0,他引:1
目前研究中大多将土拱效应简化为平面应变问题,而微型抗滑桩由于桩径小,在承担滑坡推力时将发生较大的变形,其土拱效应的产生和发展具有明显的三维空间特征,目前的研究方法难以考虑这一问题。为此采用基于离散单元法的颗粒元程序PFC3D,利用平行黏结模型建立微型抗滑桩进行分析。模拟结果显示,微型抗滑桩系统中土拱主要出现在接近滑面的深部和中部土体中,浅部土体中土拱受到桩身位移的影响无法成型,且桩间以水平土拱为主,桩长和桩身刚度对微型抗滑桩系统的土拱分布影响不大;随着桩间距的增加,土拱的形成受到显著影响。 相似文献
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岩体变形模量是研究岩体变形特性的重要参数,它对工程岩体稳定性评价与优化设计具有重要意义。本文提出了基于因子分析的BP神经网络预测岩体变形模量的方法。以西藏某水电站为例,在现场调查、室内外试验的基础上,建立了48组包括密度、吸水率、纵波波速、单轴抗压强度、岩块变形模量以及泊松比等因素的数据库,采用因子分析法对6个影响因素进行分析,可得3个公共因子,该3个公共因子作为神经网络的输入参数,采用BP神经网络进行预测。结果表明:利用因子分析法可降维输入数据,消除BP神经网络中由于输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷; 把因子分析法和BP神经网络结合进行岩体变形模量的预测,可使预测精度提高; 该研究思路不仅对岩体变形参数的预测是一个有益的尝试,而且对类似岩土工程问题的预测也有借鉴意义。 相似文献
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神经网络方法在煤层气测井资料解释中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
根据煤层气储层及其测井响应特征,提出应用BP神经网络(简称BP网络) 方法进行煤层气测井资料的定量解释。通过对华北某地煤层气测井资料的处理,获得了满意的解释结果,证明该方法是有效和实用的。并对应用过程中的若干问题进行了分析讨论 相似文献
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由于区域滑坡危险性评价复杂性,在已知量和所求量之间往往存在着一种很强的非线性关系,而BP神经网络具备高度的非线性映射能力,因此采用BP神经网络来分析区域滑坡的危险性,可以取得良好的效果。本文结合具体区域滑坡危险性评价,使用Matlab神经网络工具箱中的相关函数建立具体BP神经网络,检验和预测区域滑坡的危险性。 相似文献
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随着北方交通工程建设范围的不断扩大,很多高速公路不可避免地穿越草炭土分布区。季冻区草炭土具有高含水率,高有机质,低分解度等特殊工程地质性质,使沉降预测的理论计算误差较大不能满足实际工程需求。本文首先分析了季冻区草炭土路基沉降机理的特殊性,以此提出了优化的灰色沉降预测模型和二维-双隐层BP神经网络沉降预测模型。两种沉降预测模型不仅考虑了草炭土本身复杂的工程地质性质、北方地区季冻情况对土体自然沉降的影响,还引入了填筑情况等工程因素对路基沉降量的深度学习。以长白山吉林到延吉高速公路草炭土路基沉降实际监测数据为例,将两种模型拟合及预测结果进行对比分析,结果表明两种模型的拟合预测精度均较高,并且各有优势,由此本文对该类工程中两种预测模型各自的特点进行了总结,为北方地区草炭土路基沉降多因素预测模型的研究提供一定参考价值。 相似文献
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滑坡的位移是由多种因素影响的复杂非线性问题。滑坡位移的预测一直是滑坡研究中的重点与难点。位移预测对于分析滑坡的发展趋势具有重要的作用。本文采用小波理论与人工神经网络理论,对滑坡位移进行预测研究。由于滑坡的位移包括一定的偶然因素,如降雨等不定因素,对滑坡位移的预测存在一定的干扰作用。故本文采用小波理论对滑坡位移进行降噪,提取数据中的有用部分。将降噪后的数据采用人工神经网络进行滑坡位移的预测。由数据结果可见,滑坡预测位移与真实位移间的误差为2%~3%,预测结果好,证明本文所用方法能较好的运用到滑坡位移的预测中。 相似文献
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用改进后的BP神经网络评价黄土质边坡稳定性 总被引:12,自引:0,他引:12
首先介绍了改进BP神经网络性能的几种方法;在此基础上,考虑影响黄土质边坡稳定性分析的各种自然因素,包括坡高,坡比,强度指数,土何内摩擦角,土体容重,空隙水压力系数以及地震烈度统方法的计算结果进行逐一对比,对比结果证明了该方法能够满足一般黄土质边坡稳定性评价的精度要求;另一方面,由于方法的改进大大减少了网络的计算时间,使得黄土质边坡稳定性的评价更为便捷迅速,从而证明该方法具有一定的推广应用价值。 相似文献
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BP网络的改进及模拟退火神经网络在地学中应用 总被引:11,自引:0,他引:11
本文针对BP神经网络收敛速度慢的缺点,提出了改进方案。还引进了模拟退火理论,将模拟退火算法与BP神经网络计算方法结合,并通过对正弦函数岩性识别及跨孔地震层析成象的试验,证明模拟退火BP算法是有效的、大范围收敛的。而且,具有良好的收敛速度和很高的精确度。 相似文献