【摘 要】
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为获取准确的土体力学参数,保障隧道施工过程的安全可靠,提出一种优先级表和神经网络相结合的地铁隧道土体力学参数反分析方法。首先,采用优先级表的实时调度算法确定待反演
【机 构】
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大连交通大学土木与安全工程学院; 大连交通大学隧道与地下结构工程技术研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(U1261121/E0422);辽宁省科技厅公益基金资助(2014004027);中国铁路总公司科技研究开发计划重点课题(2014X012-D)
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为获取准确的土体力学参数,保障隧道施工过程的安全可靠,提出一种优先级表和神经网络相结合的地铁隧道土体力学参数反分析方法。首先,采用优先级表的实时调度算法确定待反演土体力学参数;然后,采用正交试验设计方法,寻求反演参数取值的最优组合,正演获取训练和测试样本;其次,用混合遗传算法优化的BP神经网络,找出待反演参数与土体变形量的非线性映射关系;最后,将工程现场土体变形信息作为输入样本,对土体力学参数进行反演分析和灵敏度检查。结果表明,土体位移模拟值与实测值最大绝对误差为0.018 mm,最大相对误差为1.070%,符合安全规范及设计要求。
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