浅谈基于ansys和小波神经网络的初始地应力场反演及围岩流变分析

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1、河海大学硕士学位论文基于ANSYS和小波神经网络的初始地应力场反演及围岩流变分析姓名：黄亚哲申请学位级别：硕士专业：岩土工程指导教师：阮怀宁20070301摘要随着我国西部大开发的不断推进，许多重大工程，如西部的水利、石油、煤炭等资源的开发和利用，地面工程、地下洞室、边坡岩石工程的设计及其稳定性评价，都需要了解工程区的地应力场。针对锦屏二级水电站在高地应力条件下，引水隧洞工程区水平和垂直埋深都比较大，地质条件比较复杂，隧洞围岩岩性组合复杂，特别重要的是该区为高地应力区，故合理评价工程区的初始应力场显得尤为重要。高地应力复杂条件下岩体的变形

2、随时间增长而变化，地下洞室围岩变形也是岩体力学的重要研究课题之一。本文采用三维有限元建立反演地应力场的区域概化模型进行大量试算构造应力分量作为网络训练输入样本，得出与实测资料较接近的边界条件和力学参数作为网络训l练输出样本。由于小波网络引入两个新的参变量：伸缩因子和平移因子，可以使小波网络具有更灵活的函数逼近能力，经过筛选各参数，经常由较少级数项形成的小波网络就可以达到较好的逼近效果和预测精度。本文利用有限元理论进行正分析，通过小波神经网络寻找最优解，得出最优的边界条件和力学参数，再反代入有限元模型计算得出反演区域的初始地应力场。通过工程

3、实例验证分析，表明该方法是有效和可行性的。将反演出的地应力应用于工程实例中，作隧洞开挖的流变模型围岩稳定分析。根据直剪流变试验结果，采用三维粘弹塑性流变模型对洞室围岩时效变形和稳定性及相邻洞室开挖的相互影响作了相应分析。关键词：初始地应力、反演分析、小波神经网络、围岩稳定、流变模型、时效变形AbstractAlongwiththecontinuouslyquicklydevelopmentofourcountry’Swesternregionmanylargeprojectsintherockbodyengineering．Suchast

4、heexploitationandutilizeofresourceforwesternwaterpower、petrolemn、coal，thedesignandtheremarkofthestabilitiesinthegroundengineering、undergroundspaceandtherockslope．AlloftheseneedUSunderstandtheinitialstressvaluemuchbetter．AimingatthehighstressintheJinpinghydroelectricpowers

5、tation,theburydeepofthelevelandtheuprightnessisverybig．Thelithologyoftherockiscomplexandtherupturestructureisgrowth,especiallytheregionbelongstohighstress．Soitisveryimportanttoreasonablyevaluatetheinitialstress．Inthehiighstressthedeformationgrowswiththetime．Thecave’Sdisto

6、rtionisalsooneoftheimportantresearchproblems．Theinitialstresswascalculatedagreatdealbybuildingthe3DFEMmodel．WcCangettheboundaryconditionsandthemechanicsparametersthatarerelativelyadjacenttotherealmeasuredata．Becausewaveletneuralnetworkincludestwonewvariables——scalefactora

7、nddisplacementfactor,theWNNhasexcellentfunctionalapproximationabilities．TheWNNthatiscomposedofrelativelylessseriestermhasoftenfastfunctionalapproximationabilitiesandhasagoodpredictingprecisionBysiftingouttheparameters．Firstly,thealmostinitialstresseswerecalculatedbyusingF

8、EMtheory：Secondly,themostapproximatelyboundaryconditionandmechanicsparametersCanbegotbytheWNN：Th