作者：田明杰; 牟智恒; 仇bp神经网络回归与预测隧道稳定性
摘要：通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长、减速增长、逐渐收敛阶段。可通过受力F与变形S的变化规律评判隧道稳定性,当S增大,Δs增大,F增大,ΔF增大,处于变加速增长阶段,隧道稳定性差;当S增大,Δs减小或增大,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速增长阶段,隧道稳定性较差;当S增大或减小,Δs减小,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速状态,隧道稳定性较好;当S减小或不变,Δs减小,F减小或不变,ΔF减小,处于收敛阶段,隧道稳定性良好。
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