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近年来,由于智能化方法——人工神经网络和遗传算法所具有的种种优点,其理论和应用研究得到工程界较广泛的关注。针对目前土钉支护优化设计中计算工作量大和求解时间长的问题,提出了将神经网络与遗传算法结合进行求解的思想,利用神经网络学习算法建立起输入参数(优化设计变量)和输出参数(安全系数最小值)之间的非线性映射关系,当神经网络学习达到收敛条件时,从映射关系就极易获得遗传算法求解优化问题所需的对应于给定设计变量的安全系数最小值的近似值,以代替每次必须进行的最小安全系数求解。算例结果表明,采用神经网络与遗传算法结合进行土钉最小长度优化求解所需要的时间大大减少,而且具有良好的效果。 相似文献
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深基坑连续墙止水帷幕发生渗漏,会严重威胁工程建设安全。提出了一套基于声纳渗流测量原理的地下连续墙渗漏风险测量方法。以某地铁站基坑连续墙渗漏检测及堵漏效果为案例,通过对该站24幅地下连续墙进行渗漏声纳检测,并对测量结果进行分析计算,获得了原位测量孔内渗透流速、渗流方向、渗漏流量及渗透系数等参数的空间分布。计算结果与施工现场基本一致。基于可视化成像智能分析方法,反演得到了复杂环境下地下水的三维空间可视化渗流场,准确地确定了渗漏通道的位置,用以指导局部封堵灌浆。灌浆前后渗漏流速对比分析表明,基坑渗漏得到有效控制。 相似文献
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