bp神经网络在卸荷岩体强度参数反演中的应用

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1、第36卷第1期人民黄河V01.36.No.12014年1月YELL0WRIVERJan.,2014【水利水电工程】BP神经网络在卸荷岩体强度参数反演中的应用姜照容,王乐华(三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室,湖北宜昌443002)摘要:金川水电站泄洪洞进口自然边坡高陡,岩层发生明显倾倒变形,岩体质量差,对边坡的稳定不利,采用BP神经网络方法时其强度参数进行反演分析。根据边坡的重要性和规范确定边坡的最低安全系数,由边坡目前的变形情况确定反演工况和滑带。利用极限平衡法组织神经网络训练样本,将安全系数作为网络输入,黏聚力和内摩擦角作为网络的输出,并将其代入极限平衡和有限元强度折减

2、模型进行检验,结果表明:BP神经网络与极限平衡法计算的安全系数的误差在1%以内,有限元强度折减法计算边坡浅层变形体的平均抗剪强度参数和安全系数,也与BP神经网络计算得到的结果相符,说明BP神经网络进行参数反演是可靠的。关键词:BP神经网络;强度折减法;极限平衡法;反演;强度参数中图分类号:TU457文献标志码:Adoi:10.3969/j.issn.1000—1379.2014.0I.036BPNeuralNetworkAppliedtoStrengthParametersInverseAnalysisinUnloadingRockMassJIANGZhao—rong,WANGL

3、e·hua(KeyLaboratoryofGeologicalHazardsonThreeGorgesReservoirArea,MinistryofEducation,ChinaThreeGorgesUniversity,Yichang443002,China)Abstract:ThecharacteristicsoftheinletofflooddischargingtunnelofJinchuanHydraulicPowerPlantarenaturalhighandsteepslope.obviousinclineddeformationofrockstratumandp

4、oorqualityofrockmass,whichisadversetothestabilityoftheslope.ItehoseBPneuralnetworkmethodtoinverseanalysisoftheintensityparameter.Determiningtheminimumsafetyfactorofslopeaccordingtotheimportanceoftheslopeanduorins,anddecidingtheinversionconditionsandslipzoneonthebaseofslopedeformation.Neuralne

5、tworktrainingsampleswereorganizedbylimitequi—librium,thesafetyfactorasthenetworkinput,Candastheoutput,andtakingthemasthelimitequilibriumandfiniteelementstrengthreduc—tioncalculationparameterstotest.TheresultsshowthattheerrorofBPneuralnetworkandlimitequilibriummethodsiswithinl%.andfiniteele-me

6、ntstrengthreductioncalculatingtheaverageshearstrengthparametersandsafetyfactorofshallowdeformatignarealsoconsistentwithBPneuralnetworkcalculationresults,whichindicatesthattheBPneuralnetworktoparameterinverseanalysisisreliable.Keywords:BPneuralnetwork;strengthreductionmethod;limitequilibrium;i

7、nverseanalysis;strengthparameters目前确定滑带抗剪强度的方法主要有试验、工程类比和反和评价。演分析3种。滑带剪切强度试验分为现场、室内两种,由于岩体力学特性的不连续性和不均匀性,室内试验,乃至现场岩石1工程简介力学性质试验很难代表工程范围的岩体,而且试验耗时、费力、金川水电站以发电为主,右岸泄洪洞进口自然边坡高陡,不经济,试验数据通常离散性较大,因此说服力有限,较难用于岩体强卸荷水平深度为l5~40m,弱卸荷水平深度为4O一8O岩体稳定性计算。工程

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