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通渝隧道围岩变形的神经网络预测 总被引:4,自引:0,他引:4
隧道新奥法施工中 ,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列 ,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性 ,采用神经网络技术来预测其变形量 ,结果表明该方法简易、有效 相似文献
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利用随机过程的谱展开理论以及Hudson等人的裂纹介质模型构造一种裂纹数密度是空间平稳随机过程的随机介质模型。这个模型可以将裂纹的微观参数(裂纹数密度)与裂纹介质的宏观性质(弹性常数)联系起来,能灵活、有效地描述实际非均匀裂纹介质。模型算例表明,弹性常数的空问分布特征与裂纹数密度的有差别,而且对不同的弹性常数影响不同。通过改编自相关长度的大小,可以模拟裂缝在两个坐标轴方向上具有不同分布尺度的情况。最后,利用高阶的交错网格有限差分方法,我们模拟了地震波在具有随机分布裂缝岩石中的传播特征。 相似文献
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ZengXinwu ZhangGuangying WangXiuming 《应用地球物理》2004,1(1):50-55
By using the spectrum expanding theory of random processes and Hudson‘s crack model,we developed a random medium model for rocks with spatial random distributed number density of cracks. This model could connect the micro-parameters of the cracks with the macro- mechanical properties, and can be effectively applied to model the real inhomogeneous medium. Numerical example indicates that the random distribution characters could be different for different elastic constants under the same random distribution of number density of cracks. By changing the value of the autocorrelation length pair, it is possible to model the difference of the distribution in the two coordinate directions. Numerical modeling results for seismic wave propagating in rocks with random distributed fractures using a staggered high-order finite-difference (SHOFD) are also presented. 相似文献
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神经网络在判别煤矿突水水源中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
矿井突水水源的识别是矿井防治水工作的基础,快速准确地判别突水的来源对整个矿井的安全生产起着十分重要的作用。以峰峰矿区梧桐庄矿为例,应用神经网络的方法,对矿井突水水源进行了系统研究。结果表明,运用该方法取得了较好的效果,并可以用此模型来解决类似的评价和判别问题。 相似文献
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基于神经网络的建筑物沉降原因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在我们应用回归方法对建筑物沉降原因分析及沉降趋势的预测中,由于实际情况的复杂性及主观认识的局限性,这样所得的结果含有较多的人为因素,可能会与实际情况有所差异。针对这种情况,讨论了应用神经网络方法来发现和验证引起建筑物沉降的因素及对沉降趋势的预测。实例表明,该方法能取得较好的效果。 相似文献
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