共查询到19条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
针对红板岩材料在岩土工程中所表现的大量模糊的和不确定的因素等特点,基于人工神经网络的学习能力,借助于室内岩石力学试验,进行了对该材料的力学本构特性进行了神经网络模拟研究,提出了隐式本构模型的思想和方法,并通过该方法对该岩石的流变试验结果进行学习,获得了以网络权值结构保存的力学特性知识,由此得到了表征红板岩应力应变本构关系的隐式本构模型。应用结果表明,该方法对岩土类材料本构关系的模拟研究具有很好的应用前景。 相似文献
2.
3.
岩石是经历多次地质构造运动形成的极为复杂的材料,高度的非线性是其本质特征之一。如何采用非线性方法对岩石力学问题研究是前瞻性的课题。本文主要工作为采用遗传算法实现了对岩石力学参数如E、μ、c、φ同时进行反演识别,结果可靠;建立径向基神经网络逼近岩石应力-应变关系代替传统的本构关系,更加符合实际,为岩石力学问题的计算,提供了新的途径;建立小波神经网络模型,可以根据具体问题的属性,自动调节网络节点数目,避免人为给定网络节点数目的弊端,使得对岩石破坏演化过程中物理量的变化的预测更加符合实际。 相似文献
4.
海相沉积软土具有很强的蠕变特性,传统分级构建蠕变本构模型方法不实用,且很难真正反映岩土流变的非线性特性。为此,本文引入具有超强非线性映射和容错能力的BP神经网络模型,通过改进BP算法,根据江门软土的室内直剪蠕变试验结果,建立了海相沉积软土BP神经网络蠕变本构模型,避免了传统方法为满足试验曲线变化规律和蠕变特性而需要建立复杂的本构数学表达式。最后,利用上海地区软土蠕变实验结果对本文提出的方法进行了验证,并对BP神经网络蠕变模型在描述软土流变方面的特点进行了讨论。结果表明,本文建模方法简单,并能很好地描述软土的非线性蠕变问题。 相似文献
5.
碳质板岩力学性质研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以广甘公路茂县段碳质板岩为研究对象,通过单轴实验和三轴实验,在不同围压和不同状态条件下,结合岩石本构关系和破坏特点,研究碳质板岩的力学性质,测量碳质板岩的强度参数,为工程实践提供参考. 相似文献
6.
7.
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
8.
9.
为完善高温条件下的岩石损伤本构模型及参数确定方法,基于有效应力理论,引入Weibull分布函数,在微元体强度服从Hoek-brown准则的条件下,考虑残存强度影响,对损伤变量修正,引入损伤修正系数,建立了能够反映高温作用下的岩石损伤特征统计本构模型。考虑岩石损伤过程中的损伤阈值因素,对本构模型采用分段函数的形式。通过试验,获取常规力学参数,依据本构模型参数求解过程,确定本构模型参数值,并拟合模型参数值与温度之间的关系。对模型理论曲线进行验证。结果表明：提出的高温岩石统计损伤本构模型理论曲线与试验曲线具有较好地相似性,更加贴近试验曲线,体现了本构模型的合理性。同时模型理论曲线与岩石三轴试验曲线具有较高的吻合度,说明本构模型能够反映出岩石的全应力− 应变曲线特征,能够体现出模型的适用性。模型为岩石强度的估算和岩石热损伤软化问题提供了参考。 相似文献
10.
11.
以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。 相似文献
12.
13.
遗传模拟退火的BP算法在冲击地压中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
冲击地压的预测、预报的研究,大多数仍停留在简单的统计研究和单因素的预测方面,因而,结果也不十分理想。笔者采用多层前向网络对该问题进行数学建模,网络的训练算法采用基于遗传模拟退火的BP优化算法。该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法。新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的强全局随机搜索能力。同时,利用华丰矿冲击地压的实际监测数据,通过遗传算法的主要性能指标对新算法的参数进行了比较研究,得到优化后的一组参数。利用该参数,对冲击地压的神经网络模型的结构、权值和阈值进行了优化,得到了非全连接的优化神经网络模型。最后,利用该模型对华丰矿冲击地压进行了短期最大震级的预报。预测结果的相对误差率平均为 7.84 %,预测效果比较理想。 相似文献
14.
基于遗传-神经网络的单桩竖向极限承载力预测方法研究 总被引：15，自引：4，他引：11
分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法的特点,建立了基于遗传-BP神经网络的单桩竖向极限承载力预测模型。实例研究表明,预测模型性能良好、预测精度提高、简便易行、行之有效,该方法具有广泛的应用前景。 相似文献
15.
针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了基于遗传算法的混凝土坝抗震可靠度预测的神经网络模型。该模型分别对混凝土坝抗滑稳定可靠度、抗压可靠度和抗拉可靠度进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行比较。结果表明,遗传神经网络模型可靠,预测精度高,在岩土工程中利用该方法进行可靠性问题预测是有效及可行的。 相似文献
16.
针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了基于遗传算法的围岩松动圈预测的神经网络模型。用该模型对巷道围岩松动圈厚度进行了预测并与BP预测结果相比较。结果表明,该遗传神经网络模型可靠,预测精度高,用来对围岩松动圈厚度进行预测是有效的和可行的。 相似文献
17.
基于遗传算法和BP神经网络的矿井涌水量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
为避免BP神经网络极易陷人局部解的问题,针对遗传算法具有全局寻优的特点,提出了用遗传算法优化BP神经网络预测方法,并以刘桥二矿为例,对其矿井涌水量进行了预测。首先选取刘桥二矿区的2005年3月至2006年12月的矿井涌水量数据进行分析,然后使用遗传算法优化BP网络的初始权值和阈值,最后使用BP神经网络进行训练。将其成果与纯BP网络算法进行比较,结果表明：遗传算法优化BP神经网络的预测方法的预测精度高于纯BP网络算法,将其应用于矿井涌水量预测是有效可行的。 相似文献
18.