| 平面交叉裂隙非线性渗流模型参数人工神经网络预测 |
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| 引用本文： | 毋振华,王者超,郭玟志,杨斌,刘杰.平面交叉裂隙非线性渗流模型参数人工神经网络预测[J].工程地质学报(英文版),2020,28(5):982-988. |
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| 作者姓名： | 毋振华 王者超 郭玟志 杨斌 刘杰 |
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| 作者单位： | 东北大学资源与土木工程学院，沈阳 110819，中国 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金51779045国家自然科学基金51579741辽宁省“兴辽英才计划项目”XLYC1807029中央高校基本科研业务专项资金N182410001中央高校基本科研业务专项资金N180104022国家级大学生创新创业训练计划资助项目190059 |
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| 摘 要： | 岩体裂隙网络渗流广泛存在于地下工程中，对地下工程的建设和运行安全具有重要的影响。因此，研究裂隙网络渗流有着重要的理论和实际意义。本文根据立方定律和Forchheimer方程推导所得的交叉裂隙渗流模型，运用数值模拟和人工神经网络方法，对平面交叉裂隙渗流模型非线性参数与模型几何条件的关系进行探究。通过数值模拟，获得了平面交叉裂隙非线性渗流模型的参数；运用人工神经网络遗传算法，探究了交叉裂隙几何条件与交叉裂隙渗流模型中非线性系数之间的关系，证明了平面交叉裂隙非线性渗流模型适用于描述交叉裂隙渗流规律，验证了神经网络方法预测非线性系数的可行性和准确性。同时，还对比分析了运用拟合数值表达式和人工神经网络两种方法的特点。
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| 关 键 词： | 平面交叉裂隙 非线性渗流 模型参数 人工神经网络 |
| 收稿时间： | 2020-05-18 |
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