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1、基于人工神经网络的静力压桩沉桩阻力计算模拟122张明义,周常春,邓安福(11青岛建筑工程学院土木系,青岛266033;21重庆大学土木工程学院,重庆400045)摘要:本文将人工神经网络用于计算静力压入桩的沉桩阻力,编制了以静力触探资料为主要输入因素的计算程序,程序可以对比显示计算和实测曲线。对不同地区的数根桩进行了训练和计算,计算结果令人满意。本文的工作证明人工神经网络可以模拟桩的贯入特性,所作的计算具有工程实用性。关键词:人工神经网络;静力压入桩;沉桩阻力;静力触探试验中图分类号:TU47311文献标识码:AAbstract
2、:Acomputerprogramiscompiledhereinbytakingthedataofstaticsoundingasthemajorinputforcalculatingthepenetratingresistanceofjackedpilewiththeaidofartificialneuralnetwork.Bothcalculatedcurvesandtestedonescanbedisplayedbytheprogram.Severalpilesofdifferentareastrainedandcalc
3、ulatedwithsatisfactoryresults.Itisverifiedthatartificialneuralnetworkcansimulatethepenetratingcharacteristicsofpileandthecalculationachievedisusefulinengineering.Keywords:artificialneuralnetwork;staticjackedpile;penetratingresistance;staticsoundingtest.1引言双桥静力触探与静力压桩
4、在贯入土层方面十分相似,利用静力触探资料来模拟桩的压入,比用静力触探确定桩的承载力更为直接。但如果不作分析地用静力触探资料计算沉桩阻力,如图1所示,结果并不能令人满意。图1中桩端阻取桩端以上四倍桩径范围内静力触探端阻均值与桩端以下一倍桩径范围内均值的平均值,桩侧阻力直接引用静力触探套筒摩阻力。人工神经网络具有很强的学习能力,能够处理复杂的大量非线性和非确定性问题,借助于人工神经网络模型,可以把静力压桩和静力触探联系起来,实现用人工神经网络模拟计算静力压桩。图1按静力触探计算的压桩力与实测压桩力的比较具体地说,就是利用静力触探不同
5、深度上的端阻力和侧摩阻力等,模拟计算桩在贯入时的阻力,2人工神经网络模型简介即压桩力。在此之前的人工神经网络训练阶段,要人工神经网络是由大量的神经单元构成的。虽有足够的桩在各深度的实测压桩力样本供其学习。然每个单元的运算很简单,然而由于它们之间的相采用人工神经网络计算的数据通常较多,后处理比较繁杂。本文尝试用图形显示计算结果,并可收稿日期:2001201206;修订日期:2001204212多种曲线(实测曲线及静力触探曲线)比较,直观作者简介:张明义(1958-),男(回族),山东青州人,副而又简洁。教授,博士.8工程勘察Geo
6、technicalInvestigation&Surveying2001年第6期互作用使得整个神经网络成为一个复杂的非线性系择了两种方案:统。而且这个系统可以通过直接向实例学习而建立(1)取9个因素为输入单元,分别是:静力触起来,并不需要人们利用数学工具从大量实例中总探端阻与侧阻的综合值(按图1计算贯入阻力的方结抽象出复杂的数学表达式。因此人工神经网络能法确定)、入土深度、桩截面尺寸、桩端土的类型、够处理复杂的非线性和非确定性问题,这是其它方桩端土硬度(以土层平均静力触探端阻力表示)、法所不能比拟的。桩端进入本层土的深度、桩端与
7、下层土顶面的距在各种神经网络模型中,以BP算法作为学习离、本层土与上层土的硬度之比、本层土与下层土方式的多层神经网络使用最为广泛。BP算法即反的硬度之比等。向传播算法(BackPropagation,简称BP),是一种(2)取3个因素为输入单元,分别是:入土深有教师的多层前馈网络。度、静力触探端阻、静力触探侧摩阻,如图2所3层BP网络的结构由输入层、隐层和输出层示。其中未考虑桩截面尺寸这一因素,这主要是考节点组成。对于输入信号,先向前传播到隐节点,虑到目前收集到的不同截面桩的样本数量还不够经过作用函数后,再把隐节点的输出信息传播
8、到输多。模型训练时均使用具有相同截面尺寸(0135×出节点,最后得出输出结果。这个算法的学习过程0135m及014×014m)的桩。对于不同于该截面尺由正向传播和反向传播两大步骤组成。在正向传播寸的桩,可将计算结果乘一修正系数。中,输入信息从输入层经隐单元层逐层
