岩体初始地应力场的反演分析方法

岩体初始地应力的确定是工程分析与设计的基础,其反演分析方法较多,但其适用条件各不相同,需进行分析比较后采用。归纳总结了各种岩体初始应力场的反演分析方法,并对其优缺点进行了比较分析,提出了各种反演分析方法的适用条件。     

基于区间神经网络方法的初始地应力场的反分析

阐述了将区间数学引入神经网络方法中建立区间神经网络的方法,并将该方法应用于初始地应力场的模拟中,指出由于区间数能考虑多种因素引起的不确定性问题,因而计算模型较确定性模型更为合理,且其精度也较高。     

某地下厂房初始地应力场的反演分析

本文讨论了某地下厂房的地形和地质条件，认为初始 地应力场是均布构造应力与自重应力场之和，并给给出了竖向线性分布地应力场反分析的基本公式，最后据此反演出该地应力场。     

某电站地下厂房区域初始地应力反演分析

根据某电站地下厂房区域工程地质条件以及实测地应力资料,分析影响区域初始地应力的因素,建立电站厂房区域三维有限元模型,利用FLAC3D值计算软件对工程区域初始地应力场进行三维有限元模拟,在实测地应力值与计算地应力值之间建立多元回归模型,求出各回归系数,结果表明模拟得到的初始地应力场与实测地应力值相符,能够满足工程设计、施工的需要.     

桑珠岭特长隧道初始地应力场反演分析

桑珠岭隧道是拉萨-林芝铁路的控制性工程,工程区地质条件复杂,面临着深埋隧道高地应力灾害问题。因此,对其展开初始地应力场分析为保障隧道安全施工及优化结构设计具有重要意义。以现场勘察工作为基础,综合分析工程区地质资料,利用工程类比法和Anderson理论估算了隧址区主应力方向与量值范围;结合现场地应力实测数据,利用多元线性回归分析方法,进行了隧道工程区地应力场的三维反演计算分析。结果表明:测点地应力反演值与实测值在量值与方向上存在较好拟合关系;且同区域构造背景相一致,说明计算结果具有一定的合理性与可靠性。最后,通过分析桑珠岭隧道沿轴向的地应力分布规律,对隧道沿线的易发岩爆段及岩爆等级进行了初步预测,为后期隧道开挖及支护结构设计提供依据。     

基于人工神经网络的初始地应力场三维反分析

通过对初始地应力场的计算方法的回顾，结合有限变形理论和人工神经网络理论，提出基于人工神经网络的初始地应力场三维反分析方法。该方法综合了目前初始地应力场计算方法的优点，并考虑了我种因素对地应力场分布的影响。实例表明，按本文提出方法模拟的初始地应力场较为合理，且其精度也较高。此外，由于考虑了断层对初始地应力场的影响，可较好地解释实测地应力值分散的原因。     

基于HF-RBF的初始地应力场预测研究与应用

用水压致裂法(HF)测量地应力时存在实测数据数量少、不连续、精度低的问题.为此,建立基于HF-RBF的初始地应力场预测方法,首先构建埋深和水平主应力之间的学习样本,然后利用径向基函数(RBF)神经网络对学习样本进行训练,建立埋深与水平主应力之间的非线性映射,最后利用检验样本对初始地应力场预测效果进行检验.在黑龙江某矿山利用2个勘探钻孔开展了水压致裂法测量地应力试验,应用HF-RBF方法获得了该矿区水平主应力分布规律,训练样本最大预测误差为28.6%,检验样本水平最小、最大主应力预测误差都在10%以内,满足工程设计要求.表明了在矿山钻孔勘探期间,HF-RBF法能较好地预测矿区初始地应力场.     

边坡初始地应力场位移反分析初步研究

建立了一种边坡初始地应力场位移反分析模型。该模型抛弃了常规位移反分析模型中一步开挖完毕假定，反分析的基础位移资料可以是某阶段开挖位移增量。提出了一种反分析目标函数优化算法，该优化算法利用线弹性问题的尺度特性减少了一个优化变量，同时反演结果稳定。通过算例，文中对反分析模型和算法进行了验证。     

基于遗传算法与有限元联合反演法的岩体初始应力场反演分析

针对传统线性优化反演方法中的不足,采用遗传算法与有限元联合反演法,将有限元计算作为一个单独模块嵌入遗传算法程序中,对非线性岩体初始应力场进行了求解.同时,结合西南地区某水电站坝址区给出了用该方法反演出的初始地应力场计算结果,通过地应力测点计算值和实测值的对比分析,其吻合程度较好,表明此方法是可行的,对类似工程具有参考意义.     

某水电站地下厂房区初始地应力场回归分析

结合某水电站地下厂房区工程地质与水文地质条件以及实测地应力资料，分析影响区域初始地应力的因素；以ANSYS作为有限元计算工具，计算各影响因素下厂区地应力值；在实测点勘察获得的地应力值与计算得到的地应力值之间建立多元回归模型，求出回归系数，从而获取厂区初始地应力场分布规律，为地下厂房设计与开挖施工提供了合理的三维初始地应力场。     

基于地应力实测值的断层构造区域地应力场有限元回归反演分析

结合四川省长河坝水电站地下厂房硐室工程,考虑地形、地貌与断层等地质构造,建立了三维有限元模型,基于实测地应力值,采用多元线性回归分析方法对地应力场进行反演,以分析地下厂房区的地应力分布情况.结果表明：地下厂房硐室岩体地应力的实测值与有限元法所得反演值吻合较好,回归分析方法适用于对地应力场的反演;工程区域的水平地应力大于竖向地应力,并且地应力量值随着垂直埋深与水平埋深的增加而增大;断层附近的地应力出现了局部应力集中现象,须引起注意.     

求解弹塑性有限元问题的神经网络方法

利用神经网络优化计算原理,引入LPNN(Lagrange Programming Neural Network)模型求解弹塑性有限元问题.通过采用非线性函数作为神经元的传递函数,使神经网络的非线性问题同力学的非线性问题得到统一.对两个简单的弹塑性问题进行了数值仿真,计算结果表明了该方法的正确性及有效性.     

基于Matlab的电机电磁场有限元分析

介绍了基于MATLAB的电磁场有限分析方法。偏微分方程工具箱（PDE）是MATLAB的一个工具箱,它提供了图形用户界面（GUI）的分析工具,从而使MATLAB具体应用到有限元分析中,并证明MATLAB是有限元分析的一种理想软件。关     

基于神经网络的电热式微致动器随机有限元分析

提出了基于神经网络的随机有限元分析方法,首先利用有限元法对U型电热式微致动器进行理论分析,得出具体结构尺寸对微致动器最大位移的影响,然后通过建立的神经网络来拟合响应与输入之间的关系,根据蒙特卡罗模拟原理获得足够多的样本值对训练后的网络进行误差分析,结果证明,本文提出的分析方法是可行有效的.     

基于有限元和神经网络法的桩基础沉降分析

以沉降控制复合桩基础的沉降为研究对象,介绍了有限元和神经网络法的数值分析方法,并运用这两种方法对桩的沉降量进行了预测,对比了它们的结果,分析其产生差异的原因,结果表明:两种方法的沉降预测数据与实测数据误差均小于10%,说明预测精度较高,可以在节省资源的情况下获得较理想的预测结果.     

基于增量余弦RBF网络的惯性导航初始对准

针对传统高斯RBF网络应用于惯性导航初始对准建模时，对处于两基函数中心点之间的值拟合效果不太理想的情况，提出了一种将增量余弦RBF网络用于惯性导航初始对准建模的方法。该方法采用增量余弦函数作为RBF网络的基函数，对多变量非线性系统有很好的拟合能力。相对于传统高斯RBF网络，增量余弦RBF网络的基函数具有更强的局域性，解算时同时参与运算的基函数数量更少，有效地降低了网络的解算时间。仿真结果表明，增量余弦RBF网络用于惯性导航的初始对准，既可获得较高的对准精度，又有效地降低了系统的解算时间，提高了系统的实时性。     

复杂岩体地应力场的随机反演及遗传优化

利用岩体工程量测的变形或应力，考虑量测结果的随机性，提出了复杂岩体初始地应力场的随机反分析模型．在该模型中，采用具有多项式分布的边界荷载来模拟构造应力场，地应力和边界荷载不必符合特定的分布和假定，可以模拟任意分布的复杂初始地应力场；与有限元相结合，采用改进的能全局优化和智能搜索的加速遗传算法反演出边界荷载多项式系数．最后通过工程实例进行了验证分析，表明该方法的有效和可行性．     

汽轮机在线性能分析BP神经网络模型

为了提高汽轮机在线性能分析系统的健壮性、精确性和抗干扰能力，对BP网络算法进行拓展，增强其网络功能。使之能够分析网络输入参数偏差对输出参数的影响，建立了一种新的汽机在线性能分析模型．与常规在线分析模型相比，该模型只需常规模型输入参数个数的1/5，大大减小了测量设备损坏对在线系统的影响；而且该模型分析结果精确、可靠，测定的热耗结果与常规分析结果误差不超过1％．另外，该模型容错性能良好，参数在2％内波动对分析结果无太大影响．     

基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型

提出一种基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型,用于股市收盘价的预测．首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用灰关联分析方法,解析了各影响因子对股市收盘价的影响程度,以反映股市收盘价的影响因子作为输入变量,构建了股市收盘价的BP网络预测模型,结果表明：利用灰关联分析,可得出各凶子对股市收盘价影响程度的大小排序,能为股民提供参考;基于BP网络模型的预测结果准确,通过对所采集的股市数据进行测试,证实本文所提出的方法具有有效性．