基于有限元及神经网络的土体参数反分析

针对采用试验得到的土体力学参数进行模拟计算的结果与实测数据偏差较大的问题,应用有限元与BP神经网络相结合的位移反分析方法,把计算的桩体侧向位移作为神经网络的输入,对应的土体力学参数作为网络输出,对神经网络进行训练.训练成功后,再利用现场实测的桩体侧向位移带入训练好的网络进行反分析,从而得到符合实际的土性参数值,结合某深基坑工程,通过实测值与计算值的对比验证了该方法的科学性.     

基于MEA-BP神经网络的自锚式悬索桥施工阶段吊索索力预测分析

为减小自锚式悬索桥在施工过程中吊索索力偏差对桥梁线形的影响程度,提高有限元模型的计算效率,提出一种基于思维进化(MEA)算法优化BP神经网络的吊索索力预测方法,以实现对桥梁各施工阶段的高精度逼近与吊索索力的快速反馈。在考虑施工过程中材料参数、荷载参数和环境温度等因素的不确定性基础上,结合有限元模型得到神经网络训练样本集。通过MEA算法实现BP神经网络权值与阈值的寻优,从而提高BP神经网络的预测精度。以某空间索面自锚式悬索桥为工程背景,建立该座桥梁的MEA-BP神经网络预测模型。结果表明,MEA-BP神经网络较传统BP神经网络具有更强的泛化能力与预测精度,MEA-BP神经网络的预测值与现场实测值的误差在10%以内,MEA-BP神经网络模型在索力预测方面具有较好的适用性。     

基于 BP 人工神经网络的 深基坑围护结构水平位移预测研究

在深基坑施工过程中,对围护结构进行水平位移监测是保证施工安全的重要措施之一,而分析预测围护 结构的变形趋势更是重中之重。为此,对围护结构自动化监测设备进行实地调研,提出结合 BP 人工神经网络模 型对围护结构水平位移进行多步滚动预测的方法。以南宁地铁 5 号线车站深基坑施工围护结构的真实监测数据为 训练样本,对样本数据分别进行 3 种模式学习：第一种,不同桩学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第二 种,同一根桩在不同时间的间隔样本学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第三种,同一根桩在实现多步滚 动预测后,对预测结果作对比。结果表明：3 种模式的预测误差均可满足要求,为实现围护结构变形自动预测提 供实用性强、可信度高的方法。     

乌鞘岭隧道F7断层的黏弹性位移反演分析

工程材料受力变形的性态常与时间有关,这类现象一般称为材料变形的黏性效应,材料发生随时间而增长的变形时,如果始终处于弹性受力状态,则称发生的变形为黏弹性变形。结合乌鞘岭隧道穿越F7断层段所取得的量测资料,将计算区域内的岩石视为均质各向同性体,初始地应力假设成均匀分布,采用三单元模型,对有限元黏弹性问题进行优化反演分析,得出围岩区域内的水平侧压力系数和所使用模型中的弹性模量和黏滞系数。反演分析表明,该隧道发生较大变形的主要原因是较大应力场的存在、围岩的软弱和较强的蠕变性。结论可为挤压性断层中隧道的支护设计、施工组织提供可靠的依据。     

基于BP网络和混合遗传算法的岩土工程位移反分析

岩土工程涉及到的地质条件和岩体特性参数是不完全定量的,采用传统的方法进行岩土工程位移反分析难以得到优化。此文根据技术的发展和自然进化的全局搜索优化算法,经研究提出遗传算法与局部搜索能力很强的单纯形法相结合的混合遗传算法,将大大改善遗传算法的局部性能。在此基础上,又将混合遗传算法与神经网络相结合,建立起智能位移反分析方法,采用MATLAB6.5开发出智能位移反分析程序,并以工程实例验证该位移反分析方法的可行性。     

基于BP神经网络的铁路货运量预测

在铁路货运量预测中，为改善传统预测方法数据拟合度不高、外推性不强等问题，提出基于BP神经网络技术的货运量预测模型，该模型采用贝叶斯正则化方法以提高神经网络推广能力。实验比较发现，该模型具有较强的自适应性，其拟合、预测结果优于灰色预测模型GM（1，1）和修正指数回归模型，证实了该方法的可行性和可靠性。     

基于BP神经网络的转向架斜楔参数优化

斜楔是货车转向架重要的减振元件,基于力学分析推导斜楔参数与斜楔垂向、纵向、横向及抗菱等效作用的解析关系式,根据关系式建立便于优化斜楔参数的斜楔等效模型,在考虑部件柔性的C70E货车刚柔耦合模型中建立斜楔各向等效力元模拟斜楔作用;该斜楔处理方法下货车模型的振动模态特征和临界速度均与实际接近。据此方法,计算266组不同斜楔参数下车体垂向及纵向加速度响应;并利用遗传算法优化的BP神经网络,建立斜楔参数与车体加速度的关系模型。以此为基础,运用遗传算法寻找使车体加速度最小的斜楔参数。通过建立的货车模型,验证与原始参数相比,优化参数下车身垂向和纵向加速度均有所下降,提升了转向架的减振性能;货车的脱轨系数与轮重减载率也有所下降,提升了货车的运行性能,表明该优化方法对斜楔理论设计有一定的指导作用。     

克隆选择算法在基坑支护位移反分析中的应用

在基坑工程中,传统的位移反分析方法计算量较大,不易掌握,且求得的岩土体力学性能参数的精度较低。为此,提出应用克隆选择算法求解位移反分析问题的新方法,其核心是采用BP网络为正演工具代替有限元方法,描述土体力学性能参数和位移的非线性映射,可减少计算量,并利用克隆选择算法为反演工具,通过反演分析确定土体力学性能参数,具有较高的精度。依据该反分析方法获得的岩土体力学性能参数又可以估算下一工况的基坑位移。仿真试验结果表明了新方法的可行性和有效性。     

基于围岩力学参数反演的隧道结构受力分析

本文以重庆摩天岭隧道为例,采用正交数值试验,获得了神经网络的训练样本,并结合现场监控数据反演了围岩物理力学参数,最后根据反演结果对隧道结构受力进行了分析。研究结果表明:在规范规定的同种围岩级别力学参数范围内取值得到的数值模拟结果相差甚大;采用正交试验、现场监控量测与BP神经网络结合的手段反演结果较好,得到的力学参数能较好地反映隧道的实际受力状况;隧道衬砌为受压控制,支护结构处于安全状态,原设计合理。     

基于PSO-BP神经网络的隧道绿色建造污水处理预测模型

隧道施工过程中产生的污水的无害化处理对于维护周边自然生态环境有着重要意义。为了实现对隧道污水处理后浊度大小的实时准确预测,保证排放的污水能够满足国家相关标准,采用粒子群算法(PSO)对BP神经网络的初始阈值和权值进行优化,以污水的原水浊度、投药量、聚丙烯酰胺的分子量、搅拌速度、pH值和搅拌时间6个主要参数为输入,以处理后污水的浊度大小为输出,建立PSO-BP隧道污水处理浊度预测模型。为了验证优化后模型的有效性和可靠性,以桂柳高速公路隧道施工现场的污水处理数据为测试集,采用BP神经网络模型进行对比验证分析,研究结果表明：PSO-BP神经网络模型能够有效地对隧道施工污水处理后的浊度大小进行预测,平均相对误差为8.86%,预测值和实际值的拟合度(R²)为0.949,在预测精度和泛化能力上均明显优于BP神经网络,解决了BP神经网络容易陷入局部最优的问题。基于提出的PSOBP预测模型构建隧道施工污水处理智能预测系统,实现了对桂柳高速公路隧道施工污水处理参数的灵活调整,有效解决了实际隧道工程中施工污水处理后浊度去除效果不佳的问题,对于隧道绿色施工过程中的水污染防治具有参考价值...     

车辆横向半主动悬挂的神经网络自适应控制

分析了车辆半主动悬挂模型的非线性特性，提出了采用神经网络的半主动悬挂自适应控制模型，设计了神经网络辨识器和控制器，采用专门算法修正控制器网络权值，仿真计算表明，神经网络自适应控制的半主动悬挂系统能有效改善车辆横向平稳性。     

膨胀土滑坡深部位移监测与分析

利用测斜仪和PVC测斜管对试验工点膨胀土滑坡的深部位移进行监测与分析.监测结果表明:该工点膨胀土滑坡滑动面较浅,位于坡面下3.5～5.5m;滑动带含砂率较高,地下水和雨水下渗导致该层土的黏聚力和摩擦角减小,这是出现滑坡的重要原因;浅层坡残积膨胀土与下层全风化泥岩的分界面处形成了隔水层,降雨量大时滑动土体出现较大的塑流性...     

地铁车站深基坑开挖对周围建筑的影响及处理

地处闹市区的地铁车站深基坑的建设是高风险工程,在建设过程的各个阶段均应进行风险识别.通过地铁车站深基坑设计施工实例介绍该工程风险的发生、发展及处理过程.     

深基坑支护结构变形的二维有限元分析与模拟

以沪杭铁路某下穿立交桥深基坑工程为研究背景,利用大型通用有限元软件,对深基坑支护结构变形进行了二维有限元计算,并将计算结果与弹性地基杆系有限元法计算结果及现场实测数据进行了对比分析,验证了二维有限元计算方法在深基坑支护结构计算中的实用性,为今后的基坑工程计算提供参考。     

基于小波分析和神经网络的网络流量预测

网络流量的准确预测对于提高网络服务质量与网络安全有很重要的作用.本文主要对流量序列进行小波分解和重构,并结合神经网络对网络流量进行预测,新的算法可以有效提高预测精度.通过分析神经网络及非线性预测模型的优劣,建立一个网络流量预测模型.同时利用实际采集的网络流量数据对模型进行仿真,证实该模型可以有效控制由各种因素导致的误差,从而提高网络流量的预测精度.     

滑带土抗剪强度指标反算的有限元方法

提出用有限元法反算滑带土抗剪强度指标的新方法,并应用于受地下水和库水位影响的复杂条件下某古滑坡体的强度指标反算.为便于比较,基于传统反算法的基本原理,采用重度替代法建立了相应条件下包括传递系数法在内的滑带土综合抗剪强度指标反算的理论公式.实例计算结果表明,有限元反算法克服了传统的极限平衡理论反算法的缺点,所得结果更加合理、可靠.     

土石组合超深基坑开挖下桩锚支护对邻近建筑物影响分析

基坑开挖一般对邻近建筑物影响很大,基坑内和周围土体的垂直和水平位移过大,会导致建筑物结构破坏,甚至功能失效。采用限元法,对土石组合超深基基坑开挖下邻近建筑物的性状进行分析,研究在不同开挖深度、不同刚度、不同桩间间距下工况下,桩体变形和地表沉降,并与未考虑临近建筑物影响的变位进行对比分析。在将现场监测结果与模拟值进行对比分析的基础上,获得了有益的成果,且对基坑施工具有较好的参考价值。