發(fā)布時間：2018-01-13 09:07

  本文關鍵詞：融合神經(jīng)元網(wǎng)絡與建模分析的基坑變形預測研究　出處：《北京交通大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 變形預測 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 建模分析 融合模型 基坑監(jiān)測

【摘要】：隨著城市化的快速發(fā)展,地鐵工程及高層建筑等大型建設項目不斷增多,與之相應的基坑工程的穩(wěn)定對于上部結構及周圍建筑物的安全具有重要影響,在基坑開挖過程中需要對其變形進行實時的監(jiān)測和預測。基坑變形預測的理論及技術研究、改進對施工控制、事故防范和安全施工具有非常重要實際意義。本文探討大型基坑的變形特點、監(jiān)測技術及變形預測的理論和方法,在深入分析研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于基坑變形預測的基礎上,根據(jù)基坑工程的特點,總結了將有限元模型所反映的基坑力學特性與人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型相融合的基坑變形預測方法,建立了相應的變形預測模型,結合實際基坑工程實例監(jiān)測方法和實測數(shù)據(jù)分析,對其進行了近似建模與神經(jīng)網(wǎng)絡融合模型的變形預測,并對結果進行了對比分析。本文針對神經(jīng)網(wǎng)絡模型在力學關系上反映不足的弱點,發(fā)揮其數(shù)值上貼合度好的優(yōu)勢,綜合考慮實際基坑結構力學關系復雜的特點,使用Abaqus有限元軟件對基坑結構以及基本開挖工況進行了近似建模,并將模型變形由于力學特性而表現(xiàn)的變化關系引入到神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,使用Matlab開發(fā)平臺實現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡融合模型的構建及變形預測處理。通過將融合模型的變形預測結果與基于實測數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型變形預測結果進行對比分析,結果表明融合模型能更好地反映基坑結構內(nèi)部在施工過程中的力學關系特征,對基坑的變形預測結果優(yōu)于單一的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,對工程施工的安全控制及變形預測方法的研究改進具有積極的參考作用。
[Abstract]:With the rapid development of city urbanization, increasing large metro and high-rise building construction project, foundation pit engineering and the corresponding stability has an important influence on the upper structure and the safety of the surrounding buildings, the deformation monitoring and prediction of the real-time need in the excavation process. The theory and technology of prediction of the deformation of foundation pit. Improvement of construction control, has very important practical significance for accident prevention and safety construction. This paper discusses the deformation characteristics of foundation pit, the theory and method of monitoring and deformation prediction, in the research of artificial neural network model for analysis based on deformation prediction of foundation, according to the characteristics of the foundation pit deformation prediction method of foundation pit excavation integration summarizes the characteristics of the finite element model and artificial neural network model, established the corresponding deformation prediction model, combined with the Analysis of the actual excavation monitoring method and the measured data, the approximate deformation prediction model and neural network fusion model, and the results were compared and analyzed. Based on neural network model reflecting the weakness in mechanics, the numerical fit to play good advantage, considering the actual characteristics of structural mechanics the pit complex, using Abaqus finite element software for structure and foundation pit excavation of the basic conditions of approximate modeling, and model deformation relationship and performance due to mechanical properties into the neural network model, using the Matlab development platform for the realization of the construction of BP neural network for deformation prediction and fusion processing. The deformation prediction results the fusion model and neural network model based on the measured data of deformation prediction results are compared and analyzed. The results show that the fusion model can It can better reflect the mechanical characteristics of the foundation pit structure in the construction process, and the prediction result of the deformation of foundation pit is better than the single neural network prediction model. It has a positive reference function for the safety control of engineering construction and the research and improvement of deformation prediction method.

【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TU433

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本文編號：1418355