人工神经网络在灌浆加固工程中的应用.pdf

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1、第12卷第3期地质灾害与环境保护VOl.129NO.32OO1年9月JOurnalOfGeOlOgical~azardsandenvirOnmentPreservatiOnSeptember2OO1文章编号21OO6-4362(2OO1DO3-OO85-O4人工神经网络在灌浆加固工程中的应用李建光赵其华傅荣华(成都理工学院工程地质研究所9成都61OO59D杨宇(成都理工学院石油系9成都61OO59D摘要2提出灌浆加固工程中预测单位深度吸浆量的人工神经网络模型9详细介绍了该模型的建模过程9并结合工程实例9验证预测结果和实际数据有较好吻合性

2、9同时表明在复杂地质条件下9灌浆加固工程中利用这一模型进行单位深度吸浆量预测是有效的G关键词2人工神经网络9灌浆加固9单位深度吸浆量中图分类号2V543文献标识码2报[3][4]等方面9但在地基灌浆加固工桩承载力预测1引言程中9还应用较少G本文将人工神经网络这种先进的随着大规模基础设施的建设9有时候不可避免预测手段引入到灌浆加固工程中9建立一种较为普地涉及到复杂的工程地质环境9如泥石流体淤泥遍的模型9并通过川西某桥桥基灌浆加固的实例9对等9因此9为了满足建筑物对地基承载力的要求9对这一模型进行检验9得到了工程技术人员可以接受地基实施灌浆

3、加固日益得到广泛的应用G但是由于的效果G影响灌浆加固工程中单位深度吸浆量的因素很多92预测单位深度吸浆量模型的建立而且不稳定9因此如何较准确地确定单位深度吸浆量(本文指水泥用量D9判断灌浆过程中是否存在跑2.1人工神经网络类型的选择浆或吸浆量不足9以及评价浆液影响半径9一直是讨BP网络是一种多层前馈神经网络9在神经元的论的热点问题G现有的理论计算公式9是将复杂地质变换函数为S型函数时9输出量为连续量9它可以实条件和复杂的施工过程高度简化的前提下进行推导现从输入到输出的任意非线性映射G在确定了BP的[1]网络的结构后9利用输入输出样本集对

4、其进行学习G根据工程经验9理论结果和实际数据还有一定的差距9尤其在地质条件复杂的情况下更是如此G因训练9以使网络实现给定的输入输出映射关系G经过此9能否找到一种较为简便且较为准确的方法预测学习训练的BP网络9对于不是样本集中的输入也单位深度吸浆量9对灌浆加固工程中实施信息化施能给出合适的输出9即BP网络具有泛化功能G从函工提高工程质量节省工程造价方面9无疑都具有数的角度看9BP网络具有插值功能[5]G因此9对灌浆极大的现实意义G加固工程中单位深度吸浆量的预测问题9运用BP在现代优化计算方法中9人工神经网络为信息网络可以得到较好的解决G处

5、理提供了一种的新手段9主要归功于人工神经网2.2BP网络结构的确定络的自适应性学习能力和大规模的平行计算能BP网络结构的确定9首先是确定输入层的神经力[2]元个数9对于预测单位深度吸浆量模型而言9考虑的G在岩土工程中9人工神经网络主要用于滑坡预收稿日期22OOO-11-3O86地质灾害与环境保护2001年主要因素是灌浆压力灌浆时间灌浆段长度含水特征参数9为第z注浆段所涉及的所有地层厚度z量粘粒含量孔隙度等9但根据不同的情况可以略加权特征参数G有差异9其次是确定输出层神经元个数9对于本模对输入数据进行前处理后9在第2.2步确定网

6、型9输出层神经元为一个9即单位深度吸浆量9最后络的输入和输出层的基础上9首先用一层中间层和确定中间层的层数以及中间层每层神经元个数9一较少的中间层神经元对神经网络模型进行学习9用般经验中间层为一或二层9当然中间层的确定9要根工程中的实际值对模型的预测值进行检验G如果检据样本的学习情况而定G验结果未达到要求9逐步增加中间层神经元或中间2.3样本的前处理学习和预测层的层数9直到检验结果达到满意的程度G但在用样本的选取一般要取同一地区具有宏观地质条BP网络模型进行曲线拟合时9过高的计算精度则不件相似的数据9而且各组数据中同一特征参数(如灌能

7、保证各参数之间关系的正确反映[4]G浆压力灌浆时间灌浆段长度含水量粘粒含量在工程实践中9用已建好的人工神经网络模型孔隙度等)要尽量离散9只有这样所建立的模型才具预测新灌浆孔不同灌浆段的单位深度吸浆量G用神有较好的普遍适用性G如果在灌浆段内9跨越不同的经网络模型的预测值和工程实际值进行对比9根据地层9采用厚度加权的方法来求每个注浆段的地质对比结果判断吸浆量不足吸浆量正常和跑浆三种特征参数(图1)G情况9视情况进而调整灌浆压力水灰比等来控制施工过程9使工程质量得到保证G3实例分析川西某桥一侧桥墩座落在基岩上9一侧桥墩座落在泥石

8、流堆积体上G对座落在泥石流堆积体上的桥基实施了灌浆加固G共有灌浆孔81个9全部采用图1注浆段地质特征参数厚度加权示意图自上而下分段注浆方式9跳跃式间隔施工9灌浆压力均采用1MPa9水灰比1=19灌浆结束标准