基于BP人工神经网络的温度应力耦合场中土体位移预测

来源 :中国土木工程学会隧道及地下工程分会隧道及地下空间运营安全与节能环保专 业委员会第一届学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chaska
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人工神经网络已经广泛应用于模式识别、自动控制、信号处理、决策辅助等信息处理领域.BP(Back Propagation)神经网络是目前应用最多的人工神经网络模型之一,具有通过已有数据训练实现复杂非线性映射的功能.对于软土隧道,火灾高温会引起隧道周围土体力学性质的变化,引起土中水的汽化,从而导致施加到衬砌结构上的荷载增加,严重影响衬砌结构的安全性.在通过试验手段测定高温对衬砌周围土体位移的影响时,由于受到各方面条件限制,工况数和测点数都比较有限.所以,采用BP神经网络对其他工况和土体中不同位置处的位移进行预测,从而得到更全面的温度应力耦合场中的土体位移场分布.
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