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BP神经网络技术与Geo-Studio对比分析隧道围岩应变并预测
引用本文:刘旭,陈剑平. BP神经网络技术与Geo-Studio对比分析隧道围岩应变并预测[J]. 长春工程学院学报(自然科学版), 2007, 8(4): 24-28
作者姓名:刘旭  陈剑平
作者单位:吉林大学,建设工程学院,长春,130026;吉林大学,建设工程学院,长春,130026
摘    要:隧道新奥法施工中,围岩应变是评判围岩稳定性和施工组织的经济合理性的重要指标。根据监控实测资料,针对围岩应变随时间的变化,采用人工神经网络技术建立实时跟踪预测模型,通过将预测结果与实测数据对比,并结合有限元数值模拟结果分析,发现三者吻合得较好,能够对围岩的进一步变形做出合理预测。

关 键 词:隧道围岩应变  BP神经网络  有限元  Geo-Studio  预测模型
文章编号:1009-8984(2007)04-0024-05
修稿时间:2007-09-20

Analyse and prediction to surrounding rock deformation in tunnel with BP neural network and Geo -studio
LIU Xu,CHEN Jian-ping. Analyse and prediction to surrounding rock deformation in tunnel with BP neural network and Geo -studio[J]. Journal of Changchun Institute of Technology(Natural Science Edition), 2007, 8(4): 24-28
Authors:LIU Xu  CHEN Jian-ping
Abstract:In new Austrian tunnel method,surrounding rock deformation is an important index in judging the stability of surrounding rock and the economy rationali- ty of construction organization.The text basing on the monitoring data,build a prediction model to rock de- formation with BP neural network.By contrasting the prediction and monitoring data,meanwhile,combined finite element simulation,find they are of good agree- ment,can rationally predict the rock deformation.
Keywords:surrounding rock deformation in tunnel  BP neural network  finite element  Geo-Studio  prediction model
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